. PyTorch CU130 三件套下载强制无依赖、仅二进制包无 cuda 细分包固定 3.11manylinux2_28pip download\torch2.11.0cu130\torchaudio2.11.0cu130\torchvision0.26.0cu130\-d./wheels\--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130\--extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\--platformmanylinux_2_28_x86_64\--python-version311\--only-binary:all\--no-deps\--trusted-host download.pytorch.org\--trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn--no-deps: 关闭递归依赖下载避免自动拉取 cuda-toolkit 官方包原因在于会报错。报错原因13.0.2 存在图形 API 缺陷NVIDIA 后续在公有源直接发布修复版 13.0.3不再同步 13.0.2 到公共渠道然而PyTorch cu130 wheel 写死依赖 cuda-toolkit13.0.2pip 安装时会强制校验版本一定会报错。所以不能递归依赖下载那没有cuda细分包我怎么利用上gpu呢那么就是方案[自制 cuda-toolkit Stub 元包 全程 --no-index 纯离线 PyTorch 镜像]自制空白stub占位元包是生产内网、离线CI流水线标准可靠解法仅用 3KB 空白whl欺骗pip依赖校验不提供任何CUDA二进制文件真实GPU 运行时由nvidia/cuda:13.0-base系统层提供全程--no-index零网络请求实现纯离线部署。我目前还属于大文件离线部署其余依赖在线下载。正在实现完全纯离线部署中故而还没写文记录等我调试完我再写再更新链接。好消息好消息经过我框框下载努力瞎操作之下不知道为什么突然就能递归下载了下载nvidia_*_cu13_的链接点击以下是AI告诉我的但是我已无心去验证我要快快优化项目了。折腾一番自制元包占位结果又回来了嗯哼命苦
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