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版本：dev

前置条件

这里列出了安装 DB-GPT 之前需要准备的全部内容。

快速检查

如果你已经安装了 Python 3.10+ 和 uv，可以直接跳到 快速开始。

必需环境​

依赖项版本检查命令
Python3.10 或更高python --version
uv最新版uv --version
Git任意较新版本git --version

Python​

DB-GPT 需要 Python 3.10+。推荐使用 Python 3.11 以获得更好的兼容性。

python --version
# Python 3.11.x
信息

如果你需要管理多个 Python 版本，可以考虑使用 pyenv 或 conda。

uv（包管理器）​

从 v0.7.0 开始，DB-GPT 使用 uv 进行环境与依赖管理，依赖解析更快也更稳定。

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

安装完成后验证：

uv --version

先选择合适的部署方式​

  • 最快上手：API 代理模型（OpenAI、DeepSeek、Qwen、SiliconFlow）—— 不需要 GPU
  • 注重隐私的本地部署：Ollama —— 本地模型运行时，可选 GPU
  • 高性能本地推理：vLLM 或 HuggingFace GPU 方案 —— 需要 NVIDIA GPU

可选环境（按部署方式决定）​

用于 Web UI 开发​

依赖项版本检查命令
Node.js18 或更高node --version
npm8 或更高npm --version

用于本地模型部署​

依赖项说明
NVIDIA GPUGPU 推理推荐 CUDA 12.1+
CUDA Toolkit使用 vLLM 或 HuggingFace GPU 推理时需要
足够的显存7B 模型建议 8 GB+，13B+ 模型建议 24 GB+
信息

如果你只使用 API 代理模型（OpenAI、DeepSeek 等），不需要 GPU，CPU 机器即可运行。

用于 Docker 部署​

依赖项版本检查命令
Docker20.10+docker --version
Docker Compose2.0+docker compose version
NVIDIA Container Toolkit最新版（仅 GPU 场景）nvidia-smi

系统资源建议​

部署类型CPU内存磁盘
仅 API 代理2 核4 GB10 GB
本地 7B 模型4 核16 GB30 GB
本地 13B+ 模型8 核32 GB60 GB

网络注意事项（中国区）​

如果你在中国大陆，建议配置 PyPI 镜像以加快依赖下载：

# 将镜像地址设置为环境变量
echo "export UV_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

或者在 uv sync 命令中附加 --index-url：

uv sync --all-packages \
  --extra "base" \
  --extra "proxy_openai" \
  --index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下一步​

准备好了？前往 快速开始 按 5 分钟流程完成安装。