PyPI 包安装加速完全指南 从 `pip install` 卡在 "Collecting" 到动辄几分钟的下载，PyPI 安装慢几乎是每个 Python 开发者都遇到过的痛点。本文系统梳理从换源、缓存、并发到离线镜像的加速方案，可按需组合使用。 一、先判断瓶颈在哪里 加速之前，先确认慢的原因，避免无效优化。 bash 查看 pip 实际使用的索引地址 pip config l
PyTorch 安装加速 在国内安装 PyTorch 时，默认从 `pypi.org` 或 `download.pytorch.org` 拉取依赖，往往会遇到下载慢、频繁超时、中途断流的问题。尤其是带 CUDA 的 `torch` 轮子体积可达 2GB 以上，网络抖动一次就要重来。本文总结几种可落地的加速方法，按使用场景给出配置。 一、先明确要装哪个版本 安装前先确定两件事，避免下错包再重下： 是
ROCm PyPI 安装加速实践 在 AMD GPU 上跑深度学习时，安装带 ROCm 支持的 PyTorch 往往是第一步，也是最容易卡住的一步。一个 `torch` + `torchvision` + `torchaudio` 的 ROCm 组合动辄数 GB，默认从境外源拉取，速度可能只有几百 KB/s，中途断流、校验失败也时有发生。本文梳理几条可落地的加速思路，帮助把安装时间从“泡杯咖啡等半
