①搭建vimo-desktop本地运行环境
<p>Vimo-desktop是VideoRAG的前端实现。<br>目前该项目仍是不稳定阶段，在环境配置上也遇到了很多问题。</p>
<h1 id="一conda-环境配置">一、conda 环境配置</h1>
<pre><code>conda create --name vimo python=3.11
conda activate vimo
</code></pre>
<p>1、pytorch需要安装GPU版本，且最好用conda安装。</p>
<pre><code>❌原始命令：
# Core numerical and deep learning libraries
# pip install numpy==1.26.4 torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2
✅新命令：
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
</code></pre>
<p>接下来会遇到 numpy=2.3.5 版本过高的问题（原因：torch=2.1.2是用numpy=1.x版本编译的），所以需要进行降级，我们直接安装vimo需要的1.26.4版本即可。</p>
<pre><code>conda install numpy=1.26.4
</code></pre>
<p>2、再处理基础视频和绘图库：moviepy、cartopy、ffmpeg等等。</p>
<pre><code>conda install -c conda-forge cartopy
注意：conda 安装完的moviepy已经是1.0.3版本，不需要pip再次安装了。
conda install -c conda-forge moviepy ffmpeg
conda install -c conda-forge hnswlib timm=0.6.13 einops matplotlib ftfy regex
</code></pre>
<p>3、需要源码安装的依赖包。<strong>关键点在于使用<code>--no-deps</code>参数跳过依赖检查</strong>。</p>
<pre><code>pip install --no-deps git+https://github.com/Re-bin/pytorchvideo.git@58f50da4e4b7bf0b17b1211dc6b283ba42e522df
pip install --no-deps git+https://github.com/facebookresearch/ImageBind.git@3fcf5c9039de97f6ff5528ee4a9dce903c5979b3
</code></pre>
<p>4、补全其他pip依赖。</p>
<pre><code>pip install eva-decord==0.6.1 fvcore iopath types-regex
</code></pre>
<p>这时候会遇到三方面的错：</p>
<ul>
<li>缺少依赖 av 和 parameterized。其中av库最好用 conda 安装比较保险，另一个则用pip安装即可。</li>
</ul>
<pre><code>conda install -c conda-forge av
pip install parameterized
</code></pre>
<ul>
<li>imagebind缺少mayavi库。根据gemini3的回答，该库可以不安装：</li>
</ul>
<blockquote>
<p>mayavi 是一个 3D 科学绘图库。</p>
<ol>
<li><strong>极难安装</strong>：在 Windows 上安装它经常需要编译 VTK 等底层图形库，极其容易报错。</li>
<li><strong>非核心功能</strong>：在 VideoRAG 这个项目中，ImageBind 主要是用来提取特征向量的，根本用不到 3D 绘图功能。</li>
<li><strong>结论</strong>：让 Pip 抱怨去吧，我们不装它，程序照样能跑。</li>
</ol>
</blockquote>
<ul>
<li>imagebind 和timm, torch产生冲突。这个可以不用管。</li>
</ul>
<p>5、最后，把剩下的库补上即可。</p>
<pre><code>pip install neo4j xxhash nano-vectordb tiktoken openai tenacity dashscope flask psutil flask_cors setproctitle
</code></pre>
<p>至此，所有python安装工作全部完成。接下来是前端nodejs相关的环境。</p>
<h1 id="二node环境">二、node环境</h1>
<p>scoop 安装 nodejs-lts 和 pnpm 环境，在执行 pnpm install 时会遇到两个错误：</p>
<p>1、ssh协议报错。解决方案是把git协议从ssh换成https，命令如下：</p>
<pre><code># 强制将 git:// 替换为 https:// ，将 git@github.com: 替换为 https://github.com/。
git config --global url."https://github.com/".insteadOf git://github.com/
git config --global url."https://github.com/".insteadOf git@github.com:
</code></pre>
<p>也可以写入<code>%userprofile%/.gitconfig</code>文件中。</p>
<pre><code class="language-json">
insteadOf = git://github.com/
insteadOf = git@github.com:
</code></pre>
<p>2、pnpm 依赖下载错误。代理可以开TUN模式，或者用镜像站。<br>
在当前目录下创建 .npmrc 文件，然后写入镜像站：</p>
<pre><code>electron_mirror=https://npmmirror.com/mirrors/electron/
registry=https://registry.npmmirror.com/
</code></pre>
<p>3、electron 相关问题。使用<code>pnpm rebuild electron</code>进行单独编译（或者直接<code>pnpm rb</code>全部编译），最后的效果是能在<code>node_modules/electron/dist</code>中看到<code>electron.exe</code>可执行文件）。</p><br><br>
来源：https://www.cnblogs.com/7ytr5/p/19401148
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