Foundationpose环境配置【非conda--纯UV】（linux22.04+python3.10）

具体流程参考
FoundationPose 复现

引言：

公司不让用conda 使用，替换方案 ：UV或者 pip。

UV（和所有 Python 虚拟环境）只管 Python 包，不管系统的 CUDA 编译器（nvcc）。所以才会出现：

• 虚拟环境里：PyTorch 是 cu128（编译时绑定了 CUDA 12.8）
• 系统里：nvcc 是 11.8（真・本地编译器）
• 编译 flash-attn 这种 CUDA 扩展时：会去调用系统 nvcc → 版本 mismatch → 报错

下面把这事拆清楚：

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1. UV/venv 隔离的是什么？

只隔离：

• Python 解释器
• site-packages（pip/uv 装的包，包括 PyTorch）
• 环境变量里的 PATH 前缀（优先用虚拟环境里的 Python/pip）

不隔离、不管的：

• 系统的 nvcc（CUDA Toolkit 编译器）

• 系统的 libcuda.so / libcudart.so（驱动和系统 CUDA 库）

• LD_LIBRARY_PATH 等系统级动态库路径

  所以：

  uv run python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"  # 12.8（来自 PyTorch 包）
  nvcc -V                                                         # 11.8（来自系统）

  这俩本来就可以不一样，平时用 PyTorch 跑模型没问题，但编译 CUDA 扩展（如 flash-attn、cc_torch）就会炸。

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  2. 为什么编译 flash-attn 必须要 "系统 nvcc" 和 "PyTorch CUDA" 一致？

  flash-attn 是 CUDA 扩展，安装时会：

• 调用系统 nvcc 编译 .cu 源码

• 链接到 PyTorch 对应的 CUDA runtime 库（12.8）

• 要求：编译器版本（nvcc） ≈ 链接库版本（torch.cuda），主版本必须一致（12.x vs 11.x 不行）

• 你的情况：

• 编译器：nvcc 11.8

• 链接库：PyTorch cu128→ 主版本 11 vs 12 不兼容 → 直接报错

准备

注意 ：

编译器版本 ： gcc-10/g++-10

sudo apt update
sudo apt install gcc-10 g++-10 ninja-build

【nvcc = 编译 C++/CUDA 代码用的】
本机的nvcc 版本要是 CUDA 11.8，如果不是则执行命令

cd ~/Downloads

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local_11.8.0-520.61.05-1_amd64.deb

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local_11.8.0-520.61.05-1_amd64.deb

sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

sudo apt update

sudo apt install cuda-toolkit-11-8

使用UV安装

先进入项目文件夹，创建python3.9环境

uv venv --python 3.9

激活环境

source .venv/bin/activate

安装依赖包

uv pip install -r requirements.txt

安装Install Kaolin 和 PyTorch3D

uv pip install pytorch3d-0.7.3-cp39-cp39-linux_x86_64.whl

uv pip install kaolin-0.15.0-cp39-cp39-linux_x86_64.whl

两个包下载地址

https://nvidia-kaolin.s3.us-east-2.amazonaws.com/torch-2.0.0_cu118.html

https://dl.fbaipublicfiles.com/pytorch3d/packaging/wheels/py39_cu118_pyt200/download.html

安装NVDiffRast

手动git项目到文件夹下：

~/Downloads/FoundationPose/external/

https://github.com/NVlabs/nvdiffrast.git

然后进入external目录执行：

注意setuptools版本一定要69.0.0，其他版本会编译报错

参考github issue中回答

cd ~/Downloads/FoundationPose/external/nvdiffrast

rm -rf build *.egg-info

export CC=/usr/bin/gcc-10
export CXX=/usr/bin/g++-10
export CUDAHOSTCXX=/usr/bin/g++-10

# 1. 先安装必须的构建依赖
uv pip install wheel setuptools==69.0.0

# 2. 再安装 nvdiffrast（无构建隔离 + 本地安装）
uv pip install --no-build-isolation .

打印日志，即成功

构建项目 Build and install extensions in repo

需要修改项目下build_all_conda.sh 编译指令，如下：

然后 执行指令

CMAKE_PREFIX_PATH=$(python -c "import pybind11; print(pybind11.get_cmake_dir())") bash build_all_conda.sh

编译成功，打印日志

然后直接运行 run_demo.py 。