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个人空间网站,网站logo设计流程,百度站长平台网站收录,云虚拟机Qwen3-Embedding-4B部署教程#xff1a;WSL2Ubuntu 22.04环境下CUDA加速完整步骤 1. 项目概述 Qwen3-Embedding-4B是阿里通义千问系列中的文本嵌入模型#xff0c;能够将文本转换为高维向量表示。本教程将指导您在WSL2Ubuntu 22.04环境下#xff0c;使用CUDA加速部署基于该…Qwen3-Embedding-4B部署教程WSL2Ubuntu 22.04环境下CUDA加速完整步骤1. 项目概述Qwen3-Embedding-4B是阿里通义千问系列中的文本嵌入模型能够将文本转换为高维向量表示。本教程将指导您在WSL2Ubuntu 22.04环境下使用CUDA加速部署基于该模型的语义搜索服务。这个语义搜索演示服务具有以下特点采用先进的文本向量化技术使用余弦相似度进行语义匹配支持自定义知识库构建提供可视化交互界面强制启用GPU加速计算2. 环境准备2.1 系统要求在开始部署前请确保您的系统满足以下要求Windows 10/11 64位系统版本2004或更高已启用WSL2功能NVIDIA显卡建议RTX 2060或更高已安装最新版NVIDIA驱动至少16GB内存50GB可用磁盘空间2.2 安装WSL2和Ubuntu 22.04如果您尚未安装WSL2和Ubuntu 22.04请按以下步骤操作以管理员身份打开PowerShell运行以下命令启用WSL功能wsl --install设置WSL2为默认版本wsl --set-default-version 2从Microsoft Store安装Ubuntu 22.04 LTS2.3 安装CUDA工具包在Ubuntu终端中更新系统sudo apt update sudo apt upgrade -y安装CUDA工具包wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.2/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-2-local_12.2.2-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-2-local_12.2.2-1_amd64.deb sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-2-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda3. 项目部署3.1 克隆项目仓库在Ubuntu终端中运行git clone https://github.com/Qwen/Qwen-Embedding.git cd Qwen-Embedding3.2 创建Python虚拟环境安装Python虚拟环境工具sudo apt install python3-venv -y创建并激活虚拟环境python3 -m venv venv source venv/bin/activate3.3 安装依赖项安装PyTorch与CUDA支持pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118安装其他依赖项pip install -r requirements.txt4. 模型下载与配置4.1 下载Qwen3-Embedding-4B模型从Hugging Face下载模型git lfs install git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Embedding-4B4.2 配置模型路径修改配置文件config.pyMODEL_PATH Qwen3-Embedding-4B DEVICE cuda5. 启动语义搜索服务5.1 运行Streamlit应用启动服务streamlit run app.py服务启动后终端会显示访问URL通常为http://localhost:85015.2 使用语义搜索服务在浏览器中打开显示的URL等待模型加载完成侧边栏显示 向量空间已展开在左侧知识库区域输入或修改文本每行一条在右侧语义查询输入框中输入查询内容点击开始搜索 按钮查看结果6. 常见问题解决6.1 CUDA不可用问题如果遇到CUDA不可用的情况请检查确认NVIDIA驱动已正确安装nvidia-smi确认CUDA版本nvcc --version确认PyTorch能识别CUDApython -c import torch; print(torch.cuda.is_available())6.2 内存不足问题如果遇到内存不足错误尝试减少知识库中的文本数量关闭其他占用GPU资源的程序考虑升级显卡或增加系统内存7. 总结通过本教程您已经成功在WSL2Ubuntu 22.04环境下部署了基于Qwen3-Embedding-4B的语义搜索服务。这个服务能够将文本转换为高维向量表示实现基于语义而非关键词的搜索利用GPU加速计算过程提供直观的可视化界面您可以通过修改知识库内容来测试不同场景下的语义匹配效果探索大模型在文本理解方面的强大能力。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。