1. uv安装

直接使用Python自带的pip安装，兼容性最佳

pip install uv

随后将pip安装的包导入到环境变量中，在.bashrc或者.zshrc中添加

export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

使用source ~/.zshrc刷新

2. 基础用法

2.1 创建项目

首先设定python版本

uv python pin 3.13
uv init

2.2 添加依赖

添加numpy库

uv add numpy

添加指定版本的numpy库

uv add numpy>=2.0.2

2.3 移除依赖

移除numpy库

uv remove numpy

2.4 查看项目的依赖树

uv tree

2.5 创建虚拟环境

创建一个虚拟环境，并指定Python版本

uv venv my-name --python 3.11

2.6 激活虚拟环境

source .venv/bin/activate

2.7 退出虚拟环境

deactivate

2.8 在uv中使用pip

uv pip install

3. 换源

uv换源包括三个方面一个是依赖包的源一个是python的源还有一个是pip的源

在.zshrc中更换python源

export UV_PYTHON_INSTALL_MIRROR=https://ghproxy.cn/https://github.com/indygreg/python-build-standalone/releases/download

在项目中的pyproject.toml文件中更换依赖包源

[tool.uv]
index-url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/"

创建文件~/.pip/pip.conf

mkdir ~/.pip

touch ~/.pip/pip.conf

打开配置文件，修改如下

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

查看 镜像地址：

pip3 config list

4. 安装pytorch

这里以安装pytorch-cu124版本为例

在pyproject.toml文件中添加如下内容

[project]
...
dependencies = [
     "torch>=2.4.0",
     "torchvision>=0.22.0",
     ...
]
[tool.uv.sources]
torch = [
  { index = "pytorch-cu124" },
]
torchvision = [
    { index = "pytorch-cu124" },
]
[[tool.uv.index]]
name = "pytorch-cu124"
url = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple"
explicit = true

然后同步项目依赖

uv sync

5. 使用Jupyter

使用如下指令即可运行Jupyter

uv run --with jupyter jupyter lab

官方文档