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十八模1.1.3版本安装指南，手把手教你快速部署环境|

本文详细讲解十八模框架1.1.3版本的完整安装流程，涵盖Windows/Linux双系统环境配置，特别针对CUDA加速支持和常见报错给予解决方案。顺利获得3个关键步骤演示从环境准备到验证测试的全过程，助您半小时内完成专业级AI开发环境搭建。

环境准备与依赖检查

在安装十八模1.1.3前，需确保系统满足以下要求：操作系统建议使用Ubuntu 18.04+或Windows 10 1903+版本，Python环境推荐3.7-3.9系列。硬件方面要求至少8GB内存，NVIDIA显卡用户需提前安装CUDA 10.2驱动。顺利获得命令行执行"nvidia-smi"验证显卡驱动状态，使用"python --version"确认Python版本。建议新建虚拟环境避免依赖冲突，可使用conda创建：conda create -n shibamo python=3.8。

核心安装流程详解

官方推荐顺利获得PyPI进行安装：pip install shibamo==1.1.3 --extra-index-url http://pypi.shibamo.org/simple。若下载速度缓慢，可添加清华镜像源：pip install -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple shibamo==1.1.3。Windows用户需特别注意：1）以管理员身份运行CMD；2）安装前执行"vc_redist.x64.exe"补齐运行库；3）遇到dll缺失错误时，需手动安装Windows SDK。

验证与故障排除

安装完成后，在Python交互环境执行"import shibamo; print(shibamo.__version__)"应返回"1.1.3"。GPU用户需额外验证CUDA支持：执行shibamo.utils.check_cuda()，预期输出显存容量和计算核心数。常见报错解决方案：1）ModuleNotFoundError需检查PYTHONPATH；2）CUDA初始化失败需重装对应版本CUDNN；3）内存不足时调整batch_size参数。

本文完整演示了十八模1.1.3版本的标准安装流程，特别强调不同系统环境的配置差异和常见故障处理方法。建议开发者定期更新依赖库，使用Docker容器可取得更好的环境隔离效果。遇到复杂问题时，查阅官方GitHub的issues区能获取最新解决方案。.

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