NStor - журнал о графике и нейросетях

Особенности установки Torch-CUDA на UV возможные ошибки Под "Windows" пакет "Torch-CUDA" на версию питона 3.13 еще не вышел, так что могут быть ошибки, если UV "потянет" 3.13 питона! Замените тогда в TOML-файле номер версии на 3.12 максимум! Или, как вариант, перед запуском батников или начала создания venv установите питона вручную командой "uv python install 3.12". Поскольку UV может "подхватить" питонов, уже имеющихся в системе, он может вместо закачки своего CPhyton начать обращения к имеющемуся, что, иногда, может привести к ошибкам. Обращайте внимание по логам, какого именно питона UV вызывает и на его версию. Еще: последние дни связь с US-серверами часто рвется, в частности с GitHub!!! При ошибках в моих БАТ-файлах: Я не ставил команды принудительной установки питона UV, поскольку он сам (по идее) должен их ставить при первой необходимости. Но у меня на машине нет других питонов, поэтому у меня это срабатывает. На ваших машинах питоны есть, причем всякие, и "вверх ногами" тоже есть, а UV обнаруживает их, настраивается на их пути и начинает их использовать, поэтому команда установки питона автоматом не срабатывает. Но UV-то подразумевает, что "системный" питон всегда "чистый" (без пакетов), и рассчитывает на это. Поэтому, когда он начинает стоить venv от чужого питона, начинают срабатывать зависимости от пакетов, уже стоящих в системном питоне, и они начинают конфликтовать с новыми. Поэтому, при работе с UV, пользуйтесь ЕГО питонами (по опыту знаю, что скоро вы откажетесь от любых других питонов!). uv python install Цитата из документации: "Это установит версию Python, управляемую uv, даже если в вашей системе уже есть установленный Python. Если вы ранее устанавливали Python с uv, новая версия не будет установлена." И таким образом UV настроится на пути к своему питону, а не к вашим.