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wuji-mjlab 通过 pixi 安装，由 lockfile 解析完整的 CUDA 与 PyTorch 栈。
本项目仅支持 pixi。conda + pip install -e . 未经测试且不受支持。

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环境要求

  • Linux x86_64
  • NVIDIA GPU，CUDA 12.8（支持 Blackwell sm_120 / RTX 50 系列）
  • pixi ≥ 0.66（CI 用的版本）
用于 sim-to-real 部署时，还需要 Wuji Hand 硬件与相机装置，完整硬件清单见硬件搭建。

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安装

这一步生成训练与评测用的 default 环境。如需 sim-to-real 桥，再安装可选的 deploy 环境：

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验证

它列出已注册的任务，并确认 mjlab 与 tyro 栈可正常 import。

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依赖下载缓慢

如果 pixi install 拉取 PyTorch wheel 时卡住，在 pixi.toml 现有的 [pypi-options] 段上增改镜像键。保留 index-strategy 与 [pypi-options.dependency-overrides] 段，把索引指向镜像源：
这是本地修改，不要 commit——pixi.toml 与 pixi.lock 一旦不一致，CI 的 lockfile 校验会失败。

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开发环境

参与开发时，克隆后安装 pre-commit hooks：
之后每次 git commit 都会在本地运行 ruff、codespell，以及 YAML、TOML 与大文件检查，在 CI 之前拦截问题。手动执行全量检查用 pixi run pre-commit run --all-files。
不要在 pixi 环境里用 pip install。pip 装的依赖不会被 pixi.toml 或 pixi.lock 追踪，下次解析时会消失。要加依赖请改 pixi.toml，再运行 pixi install。