01 · 環境準備
一度だけの作業です。本リポジトリは uv でプロジェクト内に分離した .venv を管理します——uv run はこのディレクトリ内の環境だけを使い、 あなたの conda には触れません（この設計は意図的です。07 よくある問題 を参照）。
インストール
bash
export UV_CACHE_DIR='C:\Users\admin\AppData\Local\Temp\uv-cache' # 本机特例，见 07
# CPU 版 torch（本机无独显；有 NVIDIA GPU 的机器去掉 UV_TORCH_BACKEND 并参考 pyproject 注释换 CUDA 版）
UV_TORCH_BACKEND=cpu uv sync --frozen --extra core_scripts --extra feetech --extra pynput-dep --extra training4 つの extra の用途：
| extra | 提供するもの | 必要な人 |
|---|---|---|
core_scripts | 公式 record / teleoperate / calibrate / replay エントリ + データセット + 可視化依存 | 全員 |
feetech | scservo_sdk（STS3215 サーボのシリアルプロトコル） | 実機関連の操作 |
pynput-dep | グローバルキーボードリスニング | キーボード遠隔操作、録画のエピソード制御キー |
training | accelerate / wandb など | lerobot-train による学習、ポリシー展開（lerobot-rollout） |
必要時に MuJoCo を一時的に重ねて使います（ロックファイルには含めず、必要時ロード）：
bash
# 末尾换成你要运行的脚本；下面这条是仿真遥操的例子
uv run --frozen --with mujoco python examples/so101_mujoco/teleoperate.py3 つの部分の読み方：uv run は本リポジトリの .venv でコマンドを実行します；--frozen は uv.lock に従ってロック済みの バージョンを厳密に使い、依存関係を再解決しません；--with mujoco は今回のコマンドに限り MuJoCo パッケージを一時的に重ねます——次のコマンドでは指定しないため環境に存在せず、それゆえ 02–09 のシミュレーションコマンドにはすべてこのプレフィックスが付いています。
この章のインストールを終えれば、02–09 のすべてのコマンドをそのまま実行できます：training extra（学習／展開に必要）は上記の uv sync に含まれているため、以降追加の依存インストールは一切不要です。
conda 環境に切り替えたい場合は、実行コマンドに uv run プレフィックスが不要になります——環境構築の 3 コマンドと注意点は 09 完全使用チュートリアル · 付録 A を参照してください。
検証
bash
uv run --frozen --with mujoco python -c "import mujoco, scservo_sdk, pynput, lerobot, torch; print('OK')"
uv run --frozen lerobot-calibrate --help | head -3 # 官方入口可用よくある問題
uv syncがfailed to persist temporary file ... os error 17を報告：本機の uv キャッシュディレクトリがドライブをまたぐ 特例です。上記のUV_CACHE_DIRプレフィックスを使えば解決します。詳細は 07。- Microsoft Store 版 Python を使わない：uv が自動管理する Python 3.12 を選べば問題ありません。
- 初回の
uv run --with mujocoは約 5.6MB の mujoco wheel をダウンロードし、以降はキャッシュを使います。