diff --git a/Install for 5090 GPU in the Ubuntu22.04.05.md b/Install for 5090 GPU in the Ubuntu22.04.05.md
new file mode 100644
index 0000000..3e6e21f
--- /dev/null
+++ b/Install for 5090 GPU in the Ubuntu22.04.05.md
@@ -0,0 +1,139 @@
+
+
+# rdt2_5090_env for flash_attn-2.8.3+cu12torch2.9cxx11abiTRUE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
+
+
+## 1. 更新软件包列表并安装预备工具
+
+在终端中执行：
+
+```bash
+sudo apt update
+sudo apt install software-properties-common -y
+```
+
+## 2. 添加 `deadsnakes` PPA 并安装 Python 3.12
+
+```bash
+sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa -y
+sudo apt update
+sudo apt install python3.12 python3.12-venv python3.12-dev -y
+```
+
+* `python3.12-venv`：用于创建虚拟环境的关键模块
+* `python3.12-dev`：包含开发头文件，后续某些 Python 包（如通过 `pip` 编译的包）可能会用到
+
+## 3. 验证安装
+
+安装完成后，运行以下命令检查：
+
+```bash
+python3.12 --version
+```
+
+如果输出 `Python 3.12.x` 则表示安装成功。
+
+## 4. 安装编译工具和依赖库
+
+`ur-rtde` 是一个与 Universal Robots 进行通信的库，它包含需要编译的 C++ 扩展。要成功安装它，你的系统必须安装必要的**编译工具链**。
+
+```bash
+sudo apt update
+sudo apt install -y cmake build-essential
+```
+
+安装 Boost 开发库（包含头文件和动态链接库），ur-rtde==1.5.6 需要：
+
+```bash
+sudo apt install libboost-all-dev
+```
+
+## 5. 创建和激活虚拟环境
+
+```bash
+python3.12 -m venv rdt2_5090_env
+source ~/pgj/RDT2_5090/rdt2/rdt2_5090_env/bin/activate # 激活环境
+```
+
+## 6. 设置 CUDA 环境变量
+
+```bash
+export PATH=/usr/local/cuda-12.8/bin:$PATH
+export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
+export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.8
+```
+
+## 7. 验证 CUDA 安装
+
+检查 nvcc 版本：
+
+```bash
+nvcc --version
+```
+输出末尾应显示 "release 12.8, ..."
+
+
+
+## 8. 安装 PyTorch 和 Flash Attention
+
+从 [PyTorch 官网](https://pytorch.org/get-started/locally/) 获取安装命令：
+
+```bash
+pip3 install torch torchvision
+```
+
+在 Python 中检查 PyTorch 使用的 CUDA 版本：
+
+```bash
+python3.12 -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
+```
+
+从 [Flash Attention GitHub Releases](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases) 下载并安装：
+
+```bash
+pip3 install /home/ghzn/Downloads/flash_attn-2.8.3+cu12torch2.9cxx11abiTRUE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
+```
+
+## 9. 安装其他依赖
+
+```bash
+pip3 install -r requirements.txt
+```
+
+## 10. 验证 transformers 版本
+
+确保安装了正确版本的 transformers (4.51.3)：
+
+```bash
+pip3 list | grep transformers
+```
+
+## 11. 部署到 Franka Research 3 的额外依赖
+
+```bash
+pip3 install -r requirements/franka_research_3.txt
+```
+
+## 注意事项
+
+### franka_research_3.txt 调整建议
+
+以下是 `franka_research_3.txt` 文件可能需要包含的包：
+
+```
+ur-rtde==1.5.6
+pynput==1.7.6
+imagecodecs==2023.9.18
+atomics==1.0.2
+minimalmodbus
+zerorpc
+openvr
+```
+
+
+
+
+
+
+
+
diff --git "a/\350\247\243\345\206\263 vLLM \345\256\211\350\243\205\351\227\256\351\242\230\357\274\232PyTorch \345\222\214 CUDA \347\211\210\346\234\254\345\214\271\351\205\215\345\256\211\350\243\205.md" "b/\350\247\243\345\206\263 vLLM \345\256\211\350\243\205\351\227\256\351\242\230\357\274\232PyTorch \345\222\214 CUDA \347\211\210\346\234\254\345\214\271\351\205\215\345\256\211\350\243\205.md"
new file mode 100644
index 0000000..39c6f7c
--- /dev/null
+++ "b/\350\247\243\345\206\263 vLLM \345\256\211\350\243\205\351\227\256\351\242\230\357\274\232PyTorch \345\222\214 CUDA \347\211\210\346\234\254\345\214\271\351\205\215\345\256\211\350\243\205.md"
@@ -0,0 +1,162 @@
+# 解决 vLLM 安装问题：PyTorch 和 CUDA 版本匹配安装
+
+---
+
+## 🔧 问题分析
+
+1. **PyTorch 未安装**：终端输出显示 `ModuleNotFoundError: No module named 'torch'`
+2. **CUDA 版本不匹配**：你使用 CUDA 12.8，但安装 PyTorch 时未指定 CUDA 版本
+3. **vLLM 版本与 PyTorch 不兼容**：你提到 vLLM 0.9.2 需要 torch==2.7.0，但你安装了 2.9.1
+
+---
+
+## ✅ 完整解决方案
+
+### 1. 安装正确的 PyTorch 版本（CUDA 12.8）
+
+```bash
+# 确保激活你的虚拟环境
+source ~/pgj/RDT2_5090_Py312/RDT2_5090_Py312_env/bin/activate
+
+# 安装 PyTorch 2.9.1 with CUDA 12.8
+pip3.12 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
+```
+
+### 2. 验证 PyTorch 安装
+
+```bash
+python3.12 -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}'); print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'CUDA version: {torch.version.cuda}')"
+```
+
+**预期输出**：
+```
+PyTorch: 2.9.1
+CUDA available: True
+CUDA version: 12.8
+```
+
+### 3. 安装 Flash Attention
+
+```bash
+# 确保你有正确的预编译包
+pip3.12 install flash_attn-2.8.3+cu12torch2.9cxx11abiTRUE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
+```
+
+### 4. 安装 vLLM（关键步骤）
+
+```bash
+git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
+cd vllm
+python3.12 use_existing_torch.py
+VLLM_USE_PRECOMPILED=1 uv pip install --editable . --no-build-isolation --refresh --verbose -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+```
+
+> 💡 **为什么需要 `--no-build-isolation`？**
+> 由于你已经安装了 PyTorch，这个参数告诉构建系统使用当前环境中的 PyTorch，而不是尝试重新安装。
+
+### 5. 验证 vLLM 安装
+
+```bash
+python3.12 -c "from vllm import LLM; print('vLLM导入成功'); llm = LLM(model='facebook/opt-125m', gpu_memory_utilization=0.1); print('LLM初始化成功')"
+```
+
+**预期输出**：
+```
+vLLM导入成功
+LLM初始化成功
+```
+
+---
+
+## 📌 重要说明
+
+### 为什么 vLLM 0.9.2 与 PyTorch 2.9.1 不兼容？
+- vLLM 0.9.2 确实要求 torch==2.7.0
+- 但你安装的是 vLLM 最新版本（不是 0.9.2），**最新 vLLM 版本支持 PyTorch 2.9.1**
+
+### 正确的 vLLM 版本选择
+- 如果你想使用最新功能，安装 vLLM 最新版本（0.14.0+）
+- 如果必须使用 vLLM 0.9.2，需要安装 PyTorch 2.7.0：
+ ```bash
+ pip3.12 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
+ ```
+
+---
+
+## 🔍 诊断命令
+
+运行以下命令验证环境：
+
+```bash
+# 1. PyTorch 版本
+python3.12 -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}')"
+
+# 2. CUDA 版本
+python3.12 -c "import torch; print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'CUDA version: {torch.version.cuda}')"
+
+# 3. Flash Attention 版本
+pip3.12 show flash-attn
+
+# 4. vLLM 版本
+pip3.12 show vllm
+```
+
+---
+
+## 🚫 常见错误及解决
+
+| 错误 | 原因 | 解决方案 |
+|------|------|----------|
+| `ModuleNotFoundError: No module named 'torch'` | PyTorch 未安装 | 安装 `torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128` |
+| `vLLM 0.9.2 requires torch==2.7.0` | 使用了不兼容的 vLLM 版本 | 升级 vLLM 或安装 PyTorch 2.7.0 |
+| `CUDA version mismatch` | PyTorch 和 CUDA 版本不匹配 | 确保使用 `--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128` |
+
+---
+
+## 💡 额外建议
+
+1. **使用最新 vLLM**：
+ ```bash
+ # 确保你使用的是最新 vLLM 版本
+ cd ~/pgj/RDT2_5090_Py312/rdt2/vllm
+ git pull origin main
+ ```
+
+2. **使用正确版本的 Flash Attention**：
+ - 从 [Flash Attention Releases](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases) 下载与 PyTorch 2.9.1 和 CUDA 12.8 匹配的版本
+
+3. **检查 nvcc 版本**：
+ ```bash
+ nvcc --version
+ ```
+ 确保输出包含 `release 12.8`，否则需要安装 CUDA Toolkit 12.8
+
+---
+
+## ✅ 最终验证
+
+```bash
+# 1. 确认 PyTorch 安装
+python3.12 -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}'); print(f'CUDA version: {torch.version.cuda}')"
+
+# 2. 确认 vLLM 安装
+python3.12 -c "from vllm import LLM; print('vLLM is installed successfully'); llm = LLM(model='facebook/opt-125m'); print('vLLM model loaded successfully')"
+```
+
+如果看到 `vLLM is installed successfully` 和 `vLLM model loaded successfully`，说明安装成功！
+
+---
+
+## 📌 总结
+
+1. **先安装 PyTorch 2.9.1 with CUDA 12.8**
+2. **然后安装 Flash Attention**
+3. **最后使用 `--no-build-isolation` 安装 vLLM**
+
+这样就能解决 `ModuleNotFoundError: No module named 'torch'` 问题，成功安装 vLLM。
+
+
+
+
+
+