01 · 環境準備
一次性操作。本儲存庫使用 uv 管理一個專案內隔離的 .venv——uv run 只會使用這個目錄裡的環境， 不會動到你的 conda（這個設計是刻意的，見 07 常見問題）。
安裝
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四個 extra 的用途：
| extra | 提供什麼 | 誰需要 |
|---|---|---|
core_scripts | 官方 record / teleoperate / calibrate / replay 入口 + 資料集 + 視覺化相依性 | 全部 |
feetech | scservo_sdk（STS3215 伺服馬達序列埠協定） | 實機相關操作 |
pynput-dep | 全域鍵盤監聽 | 鍵盤遙控操作、錄製回合控制鍵 |
training | accelerate / wandb 等 | lerobot-train 訓練、策略部署（lerobot-rollout） |
需要時再臨時疊加 MuJoCo（不進鎖定檔，按需載入）：
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三個部分怎麼解讀：uv run 使用本儲存庫的 .venv 執行指令；--frozen 嚴格依照 uv.lock 使用已鎖定的 版本、不重新解析相依性；--with mujoco 僅對本次指令臨時疊加 MuJoCo 套件——下一條指令不帶，環境裡 它就不存在，所以 02–09 裡的模擬指令都帶著這個前綴。
裝完這一章，02–09 的所有指令都可以直接執行：training extra（訓練/部署所需）已包含在上面的 uv sync 裡，後續不需要再補裝任何相依性。
想改用 conda 環境？那執行指令就不需要 uv run 前綴了——建立環境的三條指令與注意事項見 09 完整使用教學 · 附錄 A。
驗證
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 # 官方入口可用常見問題
uv sync報failed to persist temporary file ... os error 17：本機 uv 快取目錄跨磁碟的 特例，使用上面的UV_CACHE_DIR前綴即可，詳見 07。- 不要使用 Microsoft Store 版 Python：選 uv 自動管理的 Python 3.12 即可。
- 首次
uv run --with mujoco會下載約 5.6MB 的 mujoco wheel，之後走快取。