环境准备
1. 检查系统版本
确保 Windows 10 版本为 2004 及以上（内部版本 19041+），通过 winver 命令查看。
2. 启用开发者模式
进入 设置 > 更新和安全 > 开发者选项，开启开发人员模式。
3. 启用 Linux 作为 Windows 子集
按快捷键 Win + Q，输入'启用或关闭 Windows 功能'，开启以下三项：
- Hyper-V
- 适用于 Linux 的 Windows 子系统
- 虚拟机平台
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。
4. 安装和打开 WSL
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
5. 下载 Linux 发行版离线包
5.1 选择 Ubuntu 版本
- Ubuntu 22.04 LTS (Jammy): Python 3.10.12
- Ubuntu 23.04 (Lunar Lobster): Python 3.11
- Ubuntu 24.04 (Noble Numbat): Python 3.12
5.2 下载 Ubuntu
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）：
- 访问 https://store.rg-adguard.net/
- 输入 Ubuntu 应用商店 URL
- 选择版本类型：Fast（临时）、Slow LTS（长期支持）、RP（预发布）、Retail（稳定版）
复制下载链接到新窗口保留文件。下载后缀为 .appxbundle 的文件。
- ARM 架构选择
Ubuntu_2404.x.x.x_ARM64.appx - x64 架构选择
Ubuntu_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。
5.3 初始化安装
- 按住
Shift键，右键点击解压目录空白处，选择'在此处打开 PowerShell 窗口'。 - 执行安装命令（首次运行会初始化系统）：
.\\ubuntu2404.exe
- 等待几分钟，出现提示后设置用户名和密码（输入密码时不显示）。
- 看到命令行提示符（
yourname@hostname:~$）表示安装成功，此时 WSL 文件已存储在非 C 盘的解压目录中。
6. 安装 Python 环境
# 1. 更新包管理器
sudo apt upgrade -y
# 2. 安装 Python 基础环境
sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv git
# 3. 创建虚拟环境 (推荐)
python3 -m venv ~/olmocr_env
# 进入虚拟环境
source ~/olmocr_env/bin/activate
# 退出虚拟环境
deactivate
7. 共享数据
进入各个盘符挂载点：
cd /mnt/
从 Windows 复制数据到 Ubuntu：
cp -r /mnt/c/data ~/data
或者创建符号链接（更高效）：
ln -s /mnt/c/data ~/data
例如：
sudo cp -r /mnt/c/Users/Administrator/Desktop/xxxx/xxxx.zip ~/home
8. 在 Ubuntu 中使用 Windows 主机的 CUDA 11.8
8.1 安装 CUDA 11.8 工具包
# 添加 NVIDIA 包仓库
sudo wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo apt-get update
# 安装 CUDA 11.8 工具包
sudo apt-get -y install cuda-11-8
# 设置环境变量
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$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
8.2 验证 CUDA 安装
# 检查 CUDA 版本
nvcc --version
# 检查 GPU 是否可访问
nvidia-smi
8.3 安装 PyTorch (CUDA 版本)
pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
9. 拉取 GitHub 项目
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