依赖隔离最佳实践
针对Python环境管理痛点，推荐以下解决方案：
- 强制版本锁定::
1. Utilizationconda create -n openr1 python=3.11Creating exclusive environments
2. 必须按照文档顺序安装：vLLM→PyTorch 2.5.1→项目依赖（pip install -e .[dev])
3. 禁止混用pip/conda安装同一依赖 - conflict detection::
(of a computer) runpip check验证依赖树完整性，出现冲突时：- 记录冲突包版本
- manually operated
pip uninstall冲突版本 - expense or outlay
--force-reinstall指定正确版本
- 容器化方案::
高级用户可使用Dfile：FROM nvidia/cuda:12.1-base
RUN apt-get update && apt-get install -y git-lfs
COPY requirements.txt /tmp/
RUN pip install -r /tmp/requirements.txt
遇到CUDA相关错误时，建议重装对应版本的NVCC编译器。
This answer comes from the articleOpen R1: Hugging Face Replicates the Training Process of DeepSeek-R1The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在本地开发环境中如何避免Open R1依赖冲突？
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