Windows 系统安装 vLLM 支持通过已发布的 wheel 包或源码构建两种方式。推荐使用 wheel 包，需确认 Python、PyTorch 及 CUDA 版本兼容性。源码构建需 Visual Studio 环境、CUDA 配置及特定环境变量，编译耗时较长且 Flash Attention v3 默认禁用。安装过程中需注意依赖冲突及路径设置问题。
在 Windows 上安装 vLLM 有两种方式，分别是通过已发布的 wheel 包安装和从源码构建安装。
版本信息： vllm-0.11.0+cu124-cp312-cp312-win_amd64.whl
安装 wheel 包 打开命令行，使用 pip 安装下载的 wheel 文件：
pip install vllm-0.11.0+cu124-cp312-cp312-win_amd64.whl
（注意替换为实际下载的 wheel 文件路径和文件名）
CUDA_ROOT、CUDA_HOME 或 CUDA_PATH，确保系统能识别 CUDA 路径）。安装依赖并构建
# 安装指定版本的 PyTorch（以 CUDA 12.6 为例，需与你的 CUDA 版本匹配）
pip install torch==2.3.1+cu126 torchaudio==2.3.1+cu126 torchvision==0.18.1+cu126 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
# 若已安装兼容的 PyTorch，可运行以下脚本复用现有环境
python use_existing_torch.py
# 安装构建依赖
pip install -r requirements/build.txt
pip install -r requirements/windows.txt
# 构建并安装 vLLM
pip install . --no-build-isolation
设置环境变量 必要的环境变量配置：
set DISTUTILS_USE_SDK=1
set VLLM_TARGET_DEVICE=cuda
set MAX_JOBS=10
并行编译的 CPU 线程数可根据实际情况调整。
（可选）如需启用 cuDNN、cuSPARSELt 等功能，需额外设置对应路径：
# 启用 cuDNN（替换为实际安装路径）
set USE_CUDNN=1
set CUDNN_LIBRARY_PATH=PATH_TO_CUDNN_INSTALL_DIR\lib\CUDNN_CUDA_VERSION\x64
set CUDNN_INCLUDE_PATH=PATH_TO_CUDNN_INSTALL_DIR\include\CUDNN_CUDA_VERSION
# 启用 cuSPARSELt（替换为实际安装路径）
set USE_CUSPARSELT=1
set CUSPARSELT_INCLUDE_PATH=PATH_TO_CUSPARSELT_INSTALL_DIR\include
set CUSPARSELT_LIBRARY_PATH=PATH_TO_CUSPARSELT_INSTALL_DIR\lib
配置 Visual Studio 编译环境
运行 Visual Studio 的 vcvarsall.bat 以初始化 x64 编译环境（替换为你的 VS 安装路径）：
VISUAL_STUDIO_INSTALL_PATH\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat x64
打开命令行并克隆仓库
git clone --single-branch --branch vllm-for-windows https://github.com/SystemPanic/vllm-windows.git
cd vllm-windows
set VLLM_FORCE_FA3_WINDOWS_BUILD=1。PATH_TO_CUDNN_INSTALL_DIR）替换为实际安装路径。
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