hf-cloud-python-env-setup

用途：为 SageMaker / AWS 相关工作创建隔离、可复现的 Python 环境，避免将 AWS 报错误判为环境问题。主要能力与规则：始终使用隔离环境而非系统 Python；固定 Python 版本（3.10、3.11 或 3.12），避免 3.13+；安装各包最新版，不默认锁定 boto3、awscli，除非用户明确要求；用 importlib.metadata.version("包名") 检查版本而非 version。用法：可运行捆绑脚本 python3 scripts/setup_env.py（Windows 用 python scripts/setup_env.py），脚本会检测 uv 并优先使用，否则回退 stdlib venv，默认创建 .venv/（Python 3.12，可用 python3 setup_env.py .venv 3.11 覆盖），拒绝不支持的版本，从 requirements.txt 安装且可重复执行。也可手动：uv venv --python 3.12 .venv；uv pip install --python .venv/bin/python --upgrade boto3 awscli（Windows 为 .venv\Scripts\python.exe）；或 python3.12 -m venv .venv 后 .venv/bin/python -m pip install --upgrade pip boto3 awscli。设置后应显式调用环境解释器，如 .venv/bin/python deploy.py。验证用 .venv/bin/python scripts/check_versions.py，可附加包名。捆绑的 deploy.py、deploy_async.py、teardown.py 直接使用 boto3 并从 AWS 深度学习容器目录读取镜像 URI；SageMaker Python SDK v3 可作为替代，但需显式指定容器处理因果语言模型重排器，并注意 SSO 角色下的凭据回归问题。限制：捆绑脚本不依赖 SDK；未提供具体收费与价格信息；常见问题包括 pip 解析错误、解释器不一致、PowerShell 引号问题及 boto3 版本过旧。