01 · 环境准备
一次性操作。本仓库使用 uv 管理一个项目内隔离的 .venv——uv run 只会使用这个目录里的环境， 不会动你的 conda（这个设计是刻意的，见 07 常见问题）。
安装
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 training四个 extra 的用途：
| extra | 提供什么 | 谁需要 |
|---|---|---|
core_scripts | 官方 record / teleoperate / calibrate / replay 入口 + 数据集 + 可视化依赖 | 全部 |
feetech | scservo_sdk（STS3215 舵机串口协议） | 真机相关操作 |
pynput-dep | 全局键盘监听 | 键盘遥操、录制回合控制键 |
training | accelerate / wandb 等 | lerobot-train 训练、策略部署（lerobot-rollout） |
需要时再临时叠加 MuJoCo（不进锁定文件，按需加载）：
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.py三个部分怎么读：uv run 用本仓库的 .venv 执行命令；--frozen 严格按 uv.lock 使用已锁定的 版本、不重新解析依赖；--with mujoco 仅对本次命令临时叠加 MuJoCo 包——下一条命令不带，环境里 它就不存在，所以 02–09 里的仿真命令都带着这个前缀。
装完这一章，02–09 的所有命令都可以直接跑：training extra（训练/部署所需）已包含在上面的 uv sync 里，后续不需要再补装任何依赖。
想改用 conda 环境？那运行命令就不需要 uv run 前缀了——建环境的三条命令与注意点见 09 完整使用教程 · 附录 A。
验证
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 # 官方入口可用常见问题
uv sync报failed to persist temporary file ... os error 17：本机 uv 缓存目录跨盘的 特例，用上面的UV_CACHE_DIR前缀即可，详见 07。- 不要用 Microsoft Store 版 Python：选 uv 自动管理的 Python 3.12 即可。
- 首次
uv run --with mujoco会下载约 5.6MB 的 mujoco wheel，之后走缓存。