要确保 PhysUniBenchmark 顺利运行，需满足以下技术要求：
- hardware requirement::
- GPU：推荐 NVIDIA GPU（如 RTX 3090+）以加速模型推理
- 内存：至少 16GB RAM 处理大型多模态数据集
- 存储：预留 ≥10GB 空间（数据集+评估结果）
- software environment::
- Python 3.8+ 和 pip 包管理器
- 关键依赖库：NumPy、Pandas、Matplotlib（通过 requirements.txt 安装）
- 多模态模型运行环境：如 PyTorch 或 TensorFlow（根据选择的评估模型而定）
- Network Configuration::
- 使用云端 API 时需稳定网络连接
- 可能需设置代理或 VPN 访问部分资源
- 特殊设置::
- 环境变量：如 CUDA_PATH 等 GPU 相关配置
- API 密钥：若评估 GPT-4o 等商业模型需正确配置
对于纯 CPU 运行场景，需注意评估时间可能显著延长，建议优先处理数据子集进行测试。详细配置参考项目 README.md 的 Troubleshooting 章节。
This answer comes from the articlePhysUniBenchmark: benchmarking tool for multimodal physics problemsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在本地运行PhysUniBenchmark需要注意哪些技术配置要求？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil