要想在本地成功运行腾讯混元系列模型——无论是Hunyuan3D、HunyuanDiT，还是Hunyuan-7B——第一步也是最容易出问题的环节，就是环境搭建。模型加载失败、CUDA不可用、依赖冲突等问题一旦出现，后续所有工作都会卡住。因此，务必先把环境配置稳妥。
安装Anaconda并配置系统PATH
首先前往Anaconda官网下载最新版的Anaconda3（Windows x86-64图形安装包），双击运行安装程序。安装时有一个关键选项：务必勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable”。这一步决定了你后续能否在任意命令行窗口直接调用conda命令——一旦漏选，所有终端都无法识别conda，后续操作将变得非常繁琐。
安装完成后，打开“Anaconda Prompt”（注意不是Windows自带的CMD或PowerShell），输入conda --version命令。如果返回版本号（比如24.5.0），说明安装成功，环境已就绪。
创建专用虚拟环境
腾讯混元模型对Python版本有一定要求，推荐统一使用Python 3.10。创建环境命令如下：
conda create -n hunyuan python=3.10 -y
激活环境：
如果你使用的是Anaconda Prompt或CMD，直接执行conda activate hunyuan；如果使用PowerShell，首次激活可能报错——因为PowerShell默认禁止执行脚本。这时需要以管理员身份运行PowerShell，先执行Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser，然后再激活。
激活后，命令行提示符前面会显示(hunyuan)，这是确认环境已激活的唯一可靠方式。
安装Git并配置命令行兼容性
从Git官网下载Windows安装包，运行后按照以下步骤进行选择：
① 在“Select Components”页面，勾选“Git Bash Here”和“Associate .txt files with Vim”（后者非必需，但方便后期查看日志）；
② 在“Choosing the default editor used by Git”页面，选择你日常使用的编辑器（例如VS Code）；
③ 在“Adjusting your PATH environment”页面，必须选择“Git from the command line and also from 3rd-party software”——否则在conda环境内无法调用git命令，后续克隆项目将直接失败。
安装完成后，在Anaconda Prompt里执行git --version，返回类似git version 2.45.2.windows.1的信息即表示安装成功。
安装GPU版PyTorch与关键依赖
进入已激活的hunyuan环境，执行以下命令安装适配CUDA 11.8的PyTorch：
pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
安装完成后立即验证GPU是否可用。在Python交互式环境中运行以下代码：
import torch; print(torch.cuda.is_available()) → 必须返回True；
print(torch.cuda.device_count()) → 返回你的显卡数量（例如1）；
print(torch.cuda.get_device_name(0)) → 显示显卡型号（如NVIDIA RTX 4090）。
任何一个结果返回False或报错，通常说明CUDA驱动、PyTorch版本、显卡算力三者之间不匹配。建议检查NVIDIA驱动版本是否不低于535.98，并确认系统已重启过。
安装ModelScope与基础工具库
ModelScope是当前腾讯混元模型的主要托管平台，必须安装：
pip install modelscope
同时安装基础工具链：
pip install numpy==1.26.4 tqdm==4.67.0 opencv-python==4.10.0.84
这里特别提醒：千万不要一次性执行pip install -r requirements.txt。混元项目自带的requirements.txt中经常包含冲突的版本——例如pytorch3d和nvdiffrast的编译链不兼容。正确做法是分步安装，手动逐一修正每个依赖。一次性全部安装，大概率会触发依赖冲突，导致返工更麻烦。