uv 依赖冲突：requires-python 太宽 + Windows 装 triton 的双坑

Soulock
2026年06月16日
- 技术

上一个 CV 项目，uv sync 直接崩：

× No solution found when resolving dependencies for split
  (markers: python_full_version == '3.8.*'):
  ↳ Because the requested Python version (>=3.8) does not satisfy
    Python>=3.9.0 and numpy>=1.26.0 depends on Python>=3.9,<3.13,
    we can conclude that numpy>=1.26.0 cannot be used.

看起来是”numpy 装不上”，其实是 Python 版本范围和依赖范围打架。

症状识别：requires-python 太宽

pyproject.toml 里如果写了：

requires-python = ">=3.8"

uv 会尝试为 3.8 / 3.9 / … / 3.12 全部找一套解。numpy ≥ 1.26 要求 Python ≥ 3.9，Python 3.8 直接被排除——solver 认为”你说要支持 3.8，但 3.8 没解”，结论：无解。

解法：收紧 requires-python

改成现代 AI 项目实际支持的范围：

requires-python = ">=3.10,<3.13"

理由：

numpy ≥ 1.26 要求 Python ≥ 3.9
torch 2.x + Windows 的 wheel 覆盖到 3.12
3.13 太新，很多 native wheel 还没出

之后 uv sync 通常就过了。

另一坑：Windows 上 triton 无解

同一个项目继续装：

uv pip install triton

× No solution found:
  triton<=2.1.0 has no wheels with a matching Python ABI tag (e.g., cp312)
  triton>=2.2.0 has no wheels with a matching platform tag (win_amd64)

不是版本冲突，是 triton 官方根本不出 Windows wheel。Linux 有 manylinux_x86_64，macOS 部分版本有，Windows 是空白。

Windows 上处理 triton 的三条路

方案 A：上 WSL2（推荐）

装个 Ubuntu，在里面：

python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install triton torch

CUDA、torch、triton 生态齐活。

方案 B：直接放弃 triton

只是跑 inference 或 demo，很多模型不强依赖 triton：

uv remove triton

代码里如果有 import triton，包一层 try/except 或者按平台条件装：

[project.optional-dependencies]
gpu = ["triton; sys_platform == 'linux'"]

方案 C：走 Linux 服务器

有云 GPU 就直接扔上去，从头就没 Windows 这个问题。

uv 常用的调试思路

# 看清依赖树里谁在拉某个包
uv tree | grep numpy

# 只解析不装，快速试冲突
uv lock

# 指定用某个 Python
uv sync --python 3.11

# 显式约束某个包
uv add "numpy>=1.26,<2"

一句话总结

uv 报 no solution，先看两点：requires-python 范围是不是包了依赖不支持的旧 Python、目标平台是不是根本没轮子。Windows 上装 triton 是无解，别死磕。