ExGRPO 框架部署常见问题：环境配置与依赖冲突修复

环境配置问题

Python 版本兼容性
ExGRPO 框架通常需要 Python 3.7 或更高版本。若运行时报错 SyntaxError 或 ImportError，需检查 Python 版本：

python --version

若版本过低，建议通过 pyenv 或 conda 安装兼容版本：

conda create -n exgrpo_env python=3.8
conda activate exgrpo_env

系统环境变量缺失
部分依赖库（如 CUDA）需配置系统路径。在 Linux 系统中，添加以下环境变量至 ~/.bashrc：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

执行 source ~/.bashrc 生效。

依赖冲突修复

依赖版本锁定
使用 pip 安装时，明确指定版本以避免冲突：

pip install tensorflow==2.6.0 numpy==1.19.5

若冲突仍存在，生成 requirements.txt 并手动调整版本：

pip freeze > requirements.txt

虚拟环境隔离
推荐通过虚拟环境隔离依赖：

python -m venv exgrpo_venv
source exgrpo_venv/bin/activate  # Linux/Mac
exgrpo_venv\Scripts\activate    # Windows

在纯净环境中重新安装依赖。

依赖解析工具
使用 pip-tools 或 poetry 管理复杂依赖关系。例如，通过 pip-tools 编译依赖：

pip install pip-tools
echo "tensorflow>=2.6.0" > requirements.in
pip-compile requirements.in
pip-sync

常见错误与解决方案

ImportError: libcudart.so.10.1 not found
此错误表明 CUDA 版本不匹配。需安装与 TensorFlow 版本对应的 CUDA 工具包。例如，TensorFlow 2.6.0 需 CUDA 11.2：

conda install cudatoolkit=11.2

Could not find a version that satisfies the requirement
通常由 PyPI 源或网络问题导致。切换阿里云镜像源：

pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ package_name

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'
此问题源于 NumPy 版本过高。降级至兼容版本：

pip install numpy==1.23.5

日志分析与调试

启用详细日志输出以定位问题：

python -v your_script.py  # 显示导入细节
export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=0  # 启用 TensorFlow 全部日志

检查依赖树结构：

pipdeptree

若发现冲突依赖（如 package-A requires package-B>=1.0, but you have package-B==0.9），手动降级或升级冲突包。