我有多年 IT 技術與跨域學習經驗，現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。

如果有requirements.txt 真的能讓 AI 環境重現嗎？

前一天談到 AI 專案需要固定 Code、Model、Environment 與 Configuration，但真正開始整理 Python 專案時，很快就會遇到一個熟悉的檔案：requirements.txt。

很多人會把它當成「把套件列出來」的清單，但我在實作 AI/ML 專案後，逐漸發現，Dependency 管理其實也是 Reproducibility 的一部分。「Reproducibility」不只是概念，實際是一個工程師每天真的都會碰到的東西。

例如同樣執行 pip install，如果套件沒有明確固定版本，幾個月後重新安裝時，取得的版本可能已經不同；而某個底層套件更新後，也可能連帶改變其他套件的相依關係。Python Packaging 官方也說明，requirements files 常被用來列出完整環境的具體版本，以協助重複安裝。

我自己越接觸 AI Infrastructure，越覺得「可以安裝」與「可以重現」是兩回事。今天能成功安裝，只代表現在的環境成立；真正的挑戰是半年後，另一台機器能不能建立出相近的環境。

所以問題來了：

requirements.txt 已經固定套件版本了，真的就足以讓一個 AI 專案完整重現嗎？

這也是《AI Infrastructure 實戰：AI Demo 為什麼上不了 Production？》中，我開始思考 Dependency、Runtime 與 Container 如何一起管理的原因。Docker 官方的 Python 範例也直接使用 pinned dependencies。Dependency 管理本身就是 AI Reproducibility 的一部分。Docker 官方目前也強調 reproducible build 不只涉及 Python dependencies，還包含 Base Image、Git、遠端檔案等 build inputs；甚至建議以 immutable digest 固定 Image。

例如前幾天cursor的f5模型被大家瘋狂的刷BUG免費使用，如果你是該團隊或公司真的敢讓 AI 環境重現這種BUG嗎？那裡有免費TOKEN或FREE AI API，大家肯定狂用，不論AI專案管理、還是寫CODE，讓 AI 自動追蹤專案進度、利用 AI 進行多任務排程、多資源調配等等，讓專案進度推進更具雛形或完整。真的重複刷爆寫好寫滿很開心，但或許有人卻要哭了或破產~

關於作者

我是一名 AI × Infrastructure Solution / Integration 技術實作者，專注於 AI、MLOps、Cloud、Docker、Kubernetes、GPU、LLM 與 AI Agent 等技術的整合與落地，跨足 LLM、GPU、Docker、Kubernetes、MLOps 與 AI Agents，持續研究企業 AI 從 Prototype 到 Production 所需要的工程能力。協助企業理解 AI 從 Prototype 到 Production 所需要的技術能力。

本系列同時是《AI Infrastructure 實戰：AI Demo 為什麼上不了 Production？》的延伸實戰筆記。如果想完整理解這些更深的技術問題，未來可以去看這本書(書中包含了一些的範例與提示詞，特別是AMD W7900 48G的使用技術心得，這些是外面很少有的獨家踩坑經驗，未來買書真的賺到！)。敬請期待唷~