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🌐技术分享 | 本地部署 DeepTutor避坑指南
字数 1201阅读时长 4 分钟
2026-1-11
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🧠

作者:龚老师 | 更新于 2026 年 1 月
大家好,我是龚老师。
最近在尝试本地部署 DeepTutor(基于 LightRAG 构建的智能教学系统)时,遇到了各种“看似简单却卡半天”的问题。记录一下一次成功地完成本地部署和踩的坑。
💡 核心结论提前说:
别用 Python 3.13或Python 3.14!,直接选 Python 3.12.8!
PATH 变量要精简,系统和用户路径必须分开!

🔥 问题复现:为什么 pip install -e ".[api]" 总是失败?

我本地的Pythonm的环境:
  • Windows 11
  • Python 3.13(最新版)
  • 执行 python -m pip install -e ".[api]" 时报错:
表面看是“缺少编译器”,但根本原因不是没装 Visual Studio,而是:
✅ NumPy 1.26.4 尚未为 Python 3.13 以上的版本提供预编译 wheel 包
→ pip 被迫从源码编译 → 需要 C++ 编译环境 → 失败
即使你手动升级到 NumPy 2.4.1(支持 3.13),LightRAG 的 pyproject.toml 却锁死了 numpy<2.0.0,导致 pip 仍会尝试安装旧版——死循环!

✅ 正确姿势一:坚决使用 Python 3.12

📌 龚老师建议:
除非你是 Python 核心开发者,否则永远不要在新项目中使用刚发布的 Python 主版本!
截至 2026 年初:
  • Python 3.13 有些包不支持
  • NumPy / Pandas / PyTorch / TensorFlow 等核心库 官方仅支持到 Python 3.12
  • 大量依赖库尚未提供 cp313 的 wheel 包

✔️ 操作步骤:

  1. 卸载 Python 3.13(控制面板 → 程序和功能)
  1. 下载 Python 3.12.8 官方安装包,记得下载Windows版本:👉 https://www.python.org/downloads/release/python-3128/
  1. 安装时务必勾选 “Add Python to PATH”
  1. 验证:
    ✅ 安装后,pip install -e ".[api]" 将直接下载预编译的 NumPy wheel,秒级完成,零编译!

    ✅ 正确姿势二:彻底清理并优化 PATH 环境变量

    我的 PATH 长达 3000+ 字符,包含大量重复项(如 cursorWindowsApps 出现 4 次)、用户路径混入系统变量、甚至错误地加入了 .exe 文件(如 msedgedriver.exe)。
    这会导致:
    • 系统启动变慢
    • 命令冲突(比如两个 python.exe
    • 触发 Windows PATH 2047 字符限制(GUI 无法编辑)

    🧹 龚老师推荐的 PATH 分离原则:

    类型
    应包含内容
    示例
    系统 PATH
    全局工具、系统目录
    C:\Python312\, C:\Windows\system32, C:\Program Files\Git\cmd
    用户 PATH
    个人软件、开发工具
    D:\PyCharm\bin, C:\Users\Miro\AppData\Roaming\npm, D:\ffmpeg\bin

    🔧 精简后的系统 PATH(仅 10 项):

    💡 用户 PATH 保留你的 VS Code、PyCharm、FFmpeg、npm 等,绝不放入系统变量!
    这样既干净,又避免权限和兼容性问题。

    ✅ 正确姿势三:一键启动脚本(告别多终端切换)

    官方部署教程:
    上面两个命令一个是在powershell中运行,一个是在cmd终端运行,不过其实完全可以用一个脚本搞定!

    创建 start_deep_tutor.ps1(PowerShell 版):

    使用方法:

    1. 将文件放在 DeepTutor/ 根目录
    1. 右键 → “使用 PowerShell 运行”
    1. 自动安装 + 启动,一站式完成!
    ⚠️ 首次运行需允许脚本执行(管理员权限非必需):

    🎯 总结:龚老师的“三不原则”

    1. 不追新:不用 Python 3.13,选 3.12
    1. 不混杂:系统 PATH 和用户 PATH 严格分离
    1. 不手动:用脚本自动化安装与启动
    按照以上方法,你可以在 10 分钟内完成 DeepTutor 的本地部署,无需折腾编译器、无需反复开关终端。

    💬 最后的话

    技术探索的路上,踩坑是常态。但聪明的开发者,会把坑变成路标。希望这篇文章能帮你少走弯路,更快体验到 DeepTutor 的强大能力。
    如果你成功部署了,欢迎在评论区分享你的经验!也欢迎关注我的 Notion 技术专栏,我会持续更新 AI 教育工具的实战指南。
    —— 龚老师 · 2026 年 1 月于三亚
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