安装

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SwiftVLN 使用两套 Conda 环境：

用途	Conda 环境	Python
监督微调与 Satellite-to-UAV Stage-A 训练	swiftvln-train	3.10
SatNav / Habitat 在线评测	swiftvln-eval	3.9

SatNav 训练可以使用 Python 3.10；Habitat 在线评测需要使用 Python 3.9。

1. 获取源码

克隆 SwiftVLN：

git clone https://github.com/Eku127/SwiftVLN.git
cd SwiftVLN
export SWIFTVLN_ROOT="${PWD}"

根据任务拉取所需子模块：

# 训练
git submodule update --init third_party/ms-swift

# SatNav 评测
git submodule update --init third_party/ms-swift third_party/SatNav

# Habitat 评测
git submodule update --init \
  third_party/ms-swift \
  third_party/habitat-lab-0.2.4

同时需要使用 SatNav 和 Habitat 时，可以拉取全部子模块：

git submodule update --init --recursive

2. 安装训练环境

创建并激活训练环境：

source /path/to/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
cd "${SWIFTVLN_ROOT}"

conda env create -f environments/train/conda.yml
conda activate swiftvln-train
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

安装 PyTorch CUDA 12.8：

python -m pip install \
  torch==2.8.0+cu128 \
  torchvision==0.23.0+cu128 \
  torchaudio==2.8.0+cu128 \
  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

安装 ms-swift、训练依赖和 SwiftVLN：

python -m pip install -e "${SWIFTVLN_ROOT}/third_party/ms-swift"
python -m pip install -r environments/train/requirements.txt

export CUDA_HOME="${CONDA_PREFIX}"
export PATH="${CUDA_HOME}/bin:${PATH}"
MAX_JOBS=8 python -m pip install flash-attn==2.8.3 --no-build-isolation

python -m pip install -e "${SWIFTVLN_ROOT}"

3. 安装评测环境

创建并激活评测环境：

source /path/to/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
cd "${SWIFTVLN_ROOT}"

conda env create -f environments/eval/conda.yml
conda activate swiftvln-eval
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

安装 PyTorch CUDA 12.8 和评测依赖：

python -m pip install \
  torch==2.8.0+cu128 \
  torchvision==0.23.0+cu128 \
  torchaudio==2.8.0+cu128 \
  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

python -m pip install -r environments/eval/requirements.txt

export CUDA_HOME="${CONDA_PREFIX}"
export PATH="${CUDA_HOME}/bin:${PATH}"
MAX_JOBS=8 python -m pip install flash-attn==2.8.3 --no-build-isolation

安装 ms-swift 和 SwiftVLN：

python -m pip install -e "${SWIFTVLN_ROOT}/third_party/ms-swift"
python -m pip install -e "${SWIFTVLN_ROOT}"

SatNav 评测还需安装 SatNav：

python -m pip install -e "${SWIFTVLN_ROOT}/third_party/SatNav"

Habitat 评测还需安装 Habitat-Lab 和 Habitat-Baselines：

python -m pip install -e \
  "${SWIFTVLN_ROOT}/third_party/habitat-lab-0.2.4/habitat-lab"
python -m pip install -e \
  "${SWIFTVLN_ROOT}/third_party/habitat-lab-0.2.4/habitat-baselines"

4. 配置本机路径

复制本机配置模板：

cd "${SWIFTVLN_ROOT}"
mkdir -p .local
cp local.env.example .local/env.sh
${EDITOR:-vi} .local/env.sh

在 .local/env.sh 中填写 Conda、模型、数据集和场景路径。训练与评测脚本会自动 加载该文件。

模型路径可以使用 Hugging Face 模型 ID，也可以指向本地目录：

export SWIFTVLN_QWEN25_MODEL_PATH="Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct"
export SWIFTVLN_QWEN3_MODEL_PATH="Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct"

5. 验证安装

验证训练环境：

conda activate swiftvln-train

python - <<'PY'
import flash_attn
import swift
import swiftvln
import torch

print("torch", torch.__version__)
print("cuda", torch.version.cuda, torch.cuda.is_available())
print("swiftvln", swiftvln.__file__)
PY

swiftvln --help
python -m swiftvln.experiment --help

验证评测环境：

conda activate swiftvln-eval

python - <<'PY'
import flash_attn
import swiftvln
import torch

print("torch", torch.__version__)
print("cuda", torch.version.cuda, torch.cuda.is_available())
print("swiftvln", swiftvln.__file__)
PY

python -m swiftvln.evaluation --help

根据评测平台检查 SatNav 或 Habitat：

# SatNav
python -c "from satnav.core.env import Env; print(Env.__module__)"

# Habitat
python -c "import habitat, habitat_sim; print(habitat.__file__, habitat_sim.__file__)"