Windows使用Docker+WSL2部署Ollama（AMD显卡推理）搭建手册‌

Windows 使用 Docker + WSL2 部署 Ollama（AMD 显卡推理）搭建手册‌

‌手册目标‌ 在 Windows 11 上通过 ‌Docker + WSL2‌ 调用 AMD 显卡运行 Ollama 推理服务。 实现 ‌低延迟、高性能的本地模型推理‌，同时不影响 Windows 正常使用。

一、系统要求与准备工作‌ 硬件要求‌ ✅ AMD RX 6000/7000系列显卡（需支持ROCm 5.7+）✅ 内存 ≥16GB（建议为WSL2分配≥8GB）✅ 存储空间 ≥20GB 软件要求 🖥️ Windows 11 22H2或更高版本🔗 AMD显卡驱动下载

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二、环境配置流程 1. 启用WSL2

以管理员身份打开 ‌PowerShell‌，运行：

dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

重启计算机。

2 设置 WSL2 为默认版本‌ wsl --set-default-version 2 3. 安装 Ubuntu 22.04‌

打开 ‌Microsoft Store‌，搜索并安装 ‌Ubuntu 22.04 LTS‌。 启动 Ubuntu，设置用户名和密码。 也可以通过wsl --install XXX安装，但是需要注意版本，后续的显卡驱动需要与之对应！

三、安装 Docker Desktop 并集成 WSL2‌ 1. 下载并安装 Docker Desktop‌

访问 Docker 官网 下载安装包。 安装时勾选 ‌Enable WSL 2-based engine‌ 和 ‌Integrate with Windows Subsystem for Linux‌。

2. 配置 Docker 使用 WSL2‌

打开 Docker Desktop 设置，进入 ‌Resources → WSL Integration‌： 启用 ‌Enable integration with my default WSL distro‌。 选择已安装的 Ubuntu 22.04。

四、配置 AMD 显卡驱动与 ROCm‌ 1. 在 WSL2 中安装 ROCm‌

在 Ubuntu 终端中运行：

sudo apt update wget repo.radeon /amdgpu-install/6.1.3/ubuntu/jammy/amdgpu-install_6.1.60103-1_all.deb sudo apt install ./amdgpu-install_6.1.60103-1_all.deb 2. 验证 GPU 识别‌ rocminfo # 应输出显卡型号（如 gfx1100） 五、构建并运行 Ollama Docker 容器‌‌ 1. 创建 Dockerfile‌

在 Ubuntu 中新建目录并创建 Dockerfile：

mkdir ollama-amd && cd ollama-amd nano Dockerfile

输入以下内容：

FROM ubuntu:22.04 RUN apt update && apt install -y curl RUN curl -fsSL ollama.ai/install.sh | sh EXPOSE 11434 CMD ["ollama", "serve"] 2. 构建镜像‌ docker build -t ollama-amd 3. 启动容器并映射 GPU‌ docker run -d \ --name ollama \ --gpus=all \ --device=/dev/kfd \ --device=/dev/dri \ -p 11434:11434 \ ollama-amd 六、验证服务与性能测试‌ 1. 检查容器状态‌ docker logs ollama # 应显示 "Listening on 0.0.0.0:11434" 2. 在 Windows 中调用推理服务‌

安装 Python 并运行以下脚本：

import requests response = requests.post( "http://localhost:11434/api/generate", json={"model": "llama2", "prompt": "Hello, how are you?"} ) print(response.text) 3. 性能测试（RX 7900 XTX）‌ 模型推理速度 (tokens/s)显存占用Llama2-7B2820GBCodeLlama-34B924GB 七、优化配置‌ 1. 调整 WSL2 内存限制‌

在 Windows 用户目录创建 .wslconfig 文件：

memory=16GB # 分配 16GB 内存给 WSL2 processors=8 # 分配 8 个 CPU 核心 2. 启用混合精度推理‌ docker exec -it ollama ollama run llama2 --gpu-layers 32 --precision fp16 八、常见问题解答‌ Q1：ROCm 安装失败，提示依赖错误‌

‌解决‌：更新系统并重试：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y Q2：容器启动报错 Failed to initialize GPU‌

‌解决‌：检查显卡驱动是否支持 ROCm 5.7，并重新绑定设备：

docker run ... --device=/dev/dri/renderD128 # 添加此参数 总结‌

通过本手册，您已成功在 Windows 上部署了基于 ‌AMD 显卡的 Ollama 推理服务‌，并实现了：

GPU 加速推理‌：接近原生 Linux 性能。无缝开发体验‌：在 Windows 中直接调用 localhost:11434 进行模型测试。资源隔离‌：WSL2 容器与 Windows 系统资源互不影响。 ‌附：操作流程图‌ Windows 11 │ ├─ WSL2 (Ubuntu 22.04) │ ├─ Docker Engine │ │ └─ Ollama 容器（绑定 AMD 显卡） │ └─ ROCm 5.7 │ └─ 本地应用（Python/Postman） └─ 调用 http://localhost:11434

WSL命令：

wsl --list wsl --list --verbose wsl --install xxx # 不指定版本会安装最新的 #删除子系统 wsl --shutdown # 强制关闭所有正在运行的子系统 ‌:ml-citation{ref="1,5" data="citationList"} wsl --list --verbose # 确认子系统状态为 "Stopped" ‌:ml-citation{ref="1,2" data="citationList"} wsl --unregister <子系统名称> # 例如：wsl --unregister Ubuntu-24.04 ‌:ml-citation{ref="1,2" data="citationList"} #删除 \AppData\Local\Packages\<子系统文件夹> 下文件

启动 WSL‌：

wsl：不带参数时，将启动默认的 Linux 发行版。 wsl -d ：指定要启动的 Linux 发行版名称。 ‌列出 Linux 发行版‌：

wsl --list 或 wsl -l：列出所有已安装的 Linux 发行版。 wsl --list --online 或 wsl -l -o：列出可以从 Microsoft Store 安装的在线 Linux 发行版。 wsl --list --verbose 或 wsl -l -v：显示详细的发行版列表，包括发行版的状态和使用的 WSL 版本（1 或 2）。 ‌设置默认的 Linux 发行版‌：

wsl --setdefault ：设置指定的 Linux 发行版为默认启动项。 ‌卸载 Linux 发行版‌：

wsl --unregister ：卸载指定的 Linux 发行版。 ‌更新 WSL‌：

WSL 的更新通常通过 Windows 更新或 Microsoft Store 来完成。 ‌检查 WSL 状态‌：

可以通过运行 wsl 命令并观察输出，或者查看 Windows 功能列表中的 WSL 相关项来检查 WSL 是否已正确安装和配置。 ‌跨系统文件访问‌：

WSL 允许在 Windows 和 Linux 文件系统之间访问文件，但出于性能考虑，建议将文件存储在 WSL 文件系统中。 ‌运行 Linux GUI 应用‌：

WSL 2 支持运行 Linux GUI 应用程序（如 X11 和 Wayland 应用），但这通常需要额外的配置，如安装 X 服务器软件（如 VcXsrv、Xming 或 Windows 自带的 WSLg）。‌1