【VideoLingo Windows 安装教程】

环境准备

1. 安装 CUDA 和 cuDNN

• CUDA 12.6
  下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
  直接运行安装程序，选择默认选项

• cuDNN 9.3.0
  下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn
  解压后，将 bin、include、lib 文件夹内容复制到 CUDA 安装目录对应文件夹中

• 配置环境变量
  添加 cuDNN 的 bin 目录到系统 PATH：

重启电脑生效

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2. 安装 FFmpeg

1. 下载 Windows 版本：
   FFmpeg官方构建
2. 解压后，将 bin 目录路径（如 C:\ffmpeg\bin）添加到系统 PATH 环境变量

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3. 安装 Git

• 下载地址：https://git-scm.com/downloads
  安装时勾选 “Add to PATH”

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配置conda 环境

4. 安装 Anaconda

• 下载地址：https://www.anaconda.com/download
  安装时勾选 “Add Anaconda to PATH”

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5. 创建 Python 虚拟环境

1. 打开 Anaconda Prompt
2. 执行以下命令：

conda create -n videolingo python=3.10.0 -y
conda activate videolingo

channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2

6. 安装 PyTorch

conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

安装 VideoLingo

7. 克隆仓库

git clone https://github.com/<videolingo仓库地址>.git
cd videolingo
python install.py

8. 运行程序

streamlit run st.py

注意事项

1. 网络问题：若遇到 Git 或依赖下载失败，可尝试配置代理或切换网络环境

2. CUDA 兼容性：确保 GPU 驱动支持 CUDA 12.6

3. 如果你没有安装CUDA toolkit和CUDNN则必须安装，否则会出现缺少动态库的问题

4. 环境变量验证：在 CMD 中执行 nvcc --version 和 ffmpeg -version 确认安装成功

5. 文本的翻译依靠LLM，至少要填一个api key，可以是硅基流动，可以是deepseek，只要满足openai类型的接口基本都能使用