ardy

环境要求

• Ubuntu Linux 22.04（官方主要测试环境，RTX 4090 + nvidia-driver-575）
• Python 3.10 及以上（推荐 3.11）与 conda 或 venv
• PyTorch >= 2.4，需与本机 CUDA 版本匹配
• 可访问 Hugging Face 并已获得 meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct 访问权限的账号
• 建议具备 NVIDIA GPU，用于模型推理

安装与启动步骤

1. 1获取项目代码

   克隆官方仓库并进入项目根目录，后续安装命令都在该目录执行。

   git clone https://github.com/nv-tlabs/ardy.git
   cd ardy

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2. 2创建 Python 环境

   用 conda 新建 Python 3.11 环境并激活，避免与系统环境冲突。

   conda create -n ardy python=3.11 -y
   conda activate ardy

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3. 3先装 PyTorch

   必须按本机 CUDA 版本先安装 PyTorch（>=2.4），官方示例使用 cu126 源。

   pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

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4. 4安装 ARDY

   以可编辑模式安装项目本身并带上全部可选依赖，注意要在仓库根目录执行。

   pip install -e ".[all]"

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5. 5配置 HF 令牌

   文本编码器使用受限模型，需用有权限的账号登录；若无 hf 命令先装 huggingface_hub。

   pip install --upgrade huggingface_hub
   hf auth login

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6. 6启动并打开界面

   README 未给出界面启动命令，按仓库说明启动后浏览器访问 http://localhost:2333。

7. 7加载模型并播放

   在 Model 标签页选择 Model Directory 中的检查点并点击 Load Model，首次加载可能需数分钟。

8. 8输入文本提示

   在 Prompt List 点预置提示，或在 Prompt Text 输入自定义文本后点 Update Text Prompt。

关键配置

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:2333 能看到 3D 视口，加载检查点后按空格或点 Play 可播放动作。

常见问题

注意事项

• 仓库主要在 Ubuntu 22.04、RTX 4090、nvidia-driver-575、Python 3.11 下测试，其他环境可能存在兼容问题。
• 务必先安装与 CUDA 匹配的 PyTorch，再执行 pip install -e ".[all]"，否则依赖解析可能出错。
• README 节选未包含交互界面的启动命令，该步骤需以仓库完整文档为准，不要随意猜测入口脚本。
• 项目采用 Apache 2.0 许可，模型权重与受限文本编码器需遵守各自的使用条款。