本仓库为《从零打造 Windows 的 AI 开发环境完全指南》系列文档的开源整理版，旨在解决 AI 开发高度依赖 Linux 而 Windows 环境下开发体验差的问题，提供一套完整、可复现、可迁移的本地开发体系。
📌 本项目核心理念详见：CSDN 博客主站 - Zack Fair（@u014451778）
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路径治理体系：统一规范路径结构，避免乱放、误删、迁移失败等问题。
- 详见：路径治理篇 第三节。
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Python 多版本隔离：通过 Anaconda 管理 Python 3.6 ~ 3.13 的完整多版本体系。
- 详见：Anaconda 多版本策略篇。
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构建工具链隔离：支持
poetry、uv、hatch等构建工具的本地化多层隔离。- 详见：工具链隔离篇 第四节。
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AI 框架支持：支持 PyTorch、Transformers、Diffusers、Gradio 等主流框架。
- 详见：实践环境构建篇。
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教学环境部署：支持统一实验环境分发、项目模板、路径规范教学环境自动部署。
- 详见：教学分享篇。
ai-dev-on-windows/
├── README.md # 项目说明（本文件）
├── 01-理念概述.md # 构建理念与发展动因
├── 02-路径结构规范.md # 路径统一命名与磁盘治理
├── 03-Anaconda多版本策略.md # Python 多版本管理
├── 04-工具链隔离.md # 构建工具链隔离策略
├── 05-模板设计与迁移复现.md # 项目模板与迁移复现方法
├── 06-教学部署与实验环境.md # 实验教学部署与管理实践
└── LICENSE| 序号 | 文章标题 | 章节引用 |
|---|---|---|
| 1 | 从零打造 Windows + WSL + Docker + Anaconda + PyCharm 的 AI 全链路开发体系 | 理念篇 全文引用 |
| 2 | 路径治理篇：打造可控、可迁移、可复现的 AI 开发路径结构 | 第2、3节重点引用 |
| 3 | Anaconda 多版本隔离与 Python 多级管理策略 | 第3节引用示例 |
| 4 | 构建工具链隔离治理实践 | 第4节引用 |
| 5 | 教学分享篇：基于 Windows 本地架构打造 AI 实验教学环境 | 全文引用 |
| 6 | Windows 本地部署 AI 环境：PyTorch + Transformers + Gradio 实战 | 实战部署部分引用 |
建议逐章阅读项目下各 .md 文件，按照以下顺序：
- 理念认知 → 2. 路径规范 → 3. 多版本 Python → 4. 工具链隔离 → 5. 模板治理 → 6. 教学部署
- 推荐使用
I:\AI作为主目录，避免系统盘污染； - 所有环境、配置文件与项目代码均应归档在统一路径结构中；
- 所有项目需具备
.venv构建工具链本地化隔离； - 配置文件路径统一规范，避免
C:\Users\xxx\AppData\泄露风险。
欢迎提 Issue 或 PR，一起完善这个专为 Windows AI 开发者 打造的治理体系。