在搭建 AI 环境、运行 Python 脚本的过程中，pip 依赖安装失败、版本冲突、下载超时、权限不足等问题频发，不用反复卸载重装环境，按照这套通用解决方案，90% 的依赖报错都能一次性解决。

具体操作步骤：

1. 1. 关闭所有代码编辑器、运行终端，避免文件占用导致安装进程中断；
2. 2. 切换国内清华镜像源加速下载，解决下载慢、连接失败问题，执行命令：pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple；
3. 3. 新建 Python 虚拟环境，隔离不同项目的依赖包，杜绝版本相互冲突；
4. 4. 强制更新 pip 工具至最新版本，适配新版第三方库的安装要求。

核心避坑提醒：单个项目固定使用一个 Python 版本，切勿混用不同环境的依赖包，从根源上避免重复报错，提升环境搭建效率。

在搭建 AI 环境、运行 Python 脚本的过程中，pip 依赖安装失败、版本冲突、下载超时、权限不足等问题频发，不用反复卸载重装环境，按照这套通用解决方案，90% 的依赖报错都能一次性解决。

具体操作步骤：

1. 1. 关闭所有代码编辑器、运行终端，避免文件占用导致安装进程中断；
2. 2. 切换国内清华镜像源加速下载，解决下载慢、连接失败问题，执行命令：pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple；
3. 3. 新建 Python 虚拟环境，隔离不同项目的依赖包，杜绝版本相互冲突；
4. 4. 强制更新 pip 工具至最新版本，适配新版第三方库的安装要求。

核心避坑提醒：单个项目固定使用一个 Python 版本，切勿混用不同环境的依赖包，从根源上避免重复报错，提升环境搭建效率。