因C盘空间不足，未完成验证。
以下是在 Windows 上通过 WSL2 部署 Qwen3-ASR-0.6B 的完整步骤：
第一步：启用 WSL2
以管理员身份打开 PowerShell，运行：
wsl --install安装完成后重启电脑。重启后会自动弹出 Ubuntu 设置窗口，设置用户名和密码。
如果已有 WSL1，升级到 WSL2：
wsl --set-default-version 2
第二步：安装 NVIDIA CUDA 驱动（有 GPU 的情况）
在 Windows 系统（不是 WSL）中安装最新 NVIDIA 驱动：
- 前往 https://www.nvidia.com/Download/index.aspx 下载并安装
- WSL2 会自动识别 Windows 的 GPU，无需在 WSL 内单独装驱动
验证 GPU 是否识别（在 WSL Ubuntu 终端内）：
nvidia-smi能看到 GPU 信息即成功。
第三步：在 WSL2 中安装基础依赖
打开 Ubuntu 终端，依次运行：
# 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
# 安装基础工具
sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv ffmpeg git curl第四步：创建 Python 虚拟环境
# 创建虚拟环境
python3 -m venv ~/qwen-asr-env
# 激活虚拟环境
source ~/qwen-asr-env/bin/activate
# 后续每次使用都需要先激活第五步：安装 PyTorch（带 CUDA 支持）
# 有 NVIDIA GPU 的情况（CUDA 12.1）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# 纯 CPU 的情况
pip install torch torchvision torchaudio第六步：安装 qwen-asr 包
pip install qwen-asr第七步：下载模型
方式一：通过 Hugging Face（国际网络）
pip install huggingface_hub
huggingface-cli download Qwen/Qwen3-ASR-0.6B --local-dir ~/Qwen3-ASR-0.6B方式二：通过 ModelScope（国内网络推荐）
pip install modelscope
modelscope download --model Qwen/Qwen3-ASR-0.6B --local_dir ~/Qwen3-ASR-0.6B第八步：运行推理测试
准备一个音频文件（WAV 格式，16kHz 单声道效果最佳），然后运行：
# 基本用法
qwen-asr --model ~/Qwen3-ASR-0.6B --audio your_audio.wav
# 指定语言（中文）
qwen-asr --model ~/Qwen3-ASR-0.6B --audio your_audio.wav --language Chinese或者用 Python 调用：
from qwen_asr import QwenASR
model = QwenASR("~/Qwen3-ASR-0.6B")
result = model.transcribe("your_audio.wav")
print(result)第九步（可选）：用 vLLM 启动服务接口
如果需要通过 HTTP API 调用：
pip install vllm
vllm serve ~/Qwen3-ASR-0.6B \
--host 0.0.0.0 \
--port 8000 \
--gpu-memory-utilization 0.8服务启动后，在 Windows 浏览器或任何客户端访问 http://localhost:8000 即可。
常见问题
| 问题 | 解决方法 |
|---|---|
nvidia-smi 找不到 GPU |
确认 Windows 侧 NVIDIA 驱动版本 ≥ 525 |
| 下载模型太慢 | 改用 ModelScope 或设置代理 |
| 内存不足 OOM | 添加 --gpu-memory-utilization 0.7 降低显存占用 |
ffmpeg 找不到 |
运行 sudo apt install ffmpeg |
如果在某一步遇到具体报错，把错误信息贴出来，我可以帮你定位解决。