综述由AI生成在 Windows 10 上安装 WSL2 子系统及 Ubuntu 24.04 系统的完整流程，包括系统版本检查、功能启用、离线包安装、Python 虚拟环境配置。此外，还详细说明了如何在 Ubuntu 中挂载 Windows 磁盘、安装 NVIDIA CUDA 11.8 工具包、配置环境变量，并成功部署 PyTorch 及拉取 GitHub 项目，适用于 AI 开发环境搭建。
确保 Windows 10 版本为 2004 及以上（内部版本 19041+），通过 winver 命令查看。
进入 设置 > 更新和安全 > 开发者选项，开启开发人员模式。
按快捷键 Win + Q，输入'启用或关闭 Windows 功能'，开启以下三项：
注意：在使用夜神模拟器时可能与上述功能冲突，建议关闭；使用 Ubuntu 时再开启。
下载并安装 WSL 更新包：WSL Update。 在 PowerShell 中设置 WSL2 为默认版本：
wsl --set-default-version 2
检查正在运行的 WSL 版本：
wsl.exe --list --verbose
查看状态：
wsl --status
wsl --version
可通过微软商店或第三方工具下载。若使用第三方工具（如 rg-adguard）：
复制下载链接到新窗口保留文件。下载后缀为 .appxbundle 的文件。
Ubuntu_2404.x.x.x_ARM64.appxUbuntu_2404.x.x.x_x64.appx解压后得到文件夹，将其移动至目标盘符进行安装。
Shift 键，右键点击解压目录空白处，选择'在此处打开 PowerShell 窗口'。.\\ubuntu2404.exe
yourname@hostname:~$）表示安装成功，此时 WSL 文件已存储在非 C 盘的解压目录中。
# 1. 更新包管理器
sudo apt upgrade -y
# 2. 安装 Python 基础环境
sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv git
# 3. 创建虚拟环境 (推荐)
python3 -m venv ~/olmocr_env
# 进入虚拟环境
source ~/olmocr_env/bin/activate
# 退出虚拟环境
deactivate
进入各个盘符挂载点：
cd /mnt/
从 Windows 复制数据到 Ubuntu：
cp -r /mnt/c/data ~/data
或者创建符号链接（更高效）：
ln -s /mnt/c/data ~/data
例如：
sudo cp -r /mnt/c/Users/Administrator/Desktop/xxxx/xxxx.zip ~/home
# 添加 NVIDIA 包仓库
sudo wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo apt-get update
# 安装 CUDA 11.8 工具包
sudo apt-get -y install cuda-11-8
# 设置环境变量
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
# 检查 CUDA 版本
nvcc --version
# 检查 GPU 是否可访问
nvidia-smi
pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
sudo apt update
sudo apt install unzip
sudo wget https://github.com/allenai/olmocr/archive/refs/heads/main.zip
sudo mv main.zip olmocr.zip
sudo unzip olmocr.zip
sudo mv olmocr-main olmocr
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