Nova AI无法启动主因是环境依赖缺失或冲突：Python版本不符（须3.10.12或3.11.9）、CUDA驱动未就绪（需≥535.104.05且CUDA 12.1.1）、防火墙拦截端口、虚拟环境未隔离、扩展模块版本不兼容等。
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Nova AI安装后无法启动，多数情况是环境依赖缺失或冲突导致核心进程根本无法加载——比如Python版本不匹配让main.py直接抛出SyntaxError，CUDA驱动未就绪使GPU推理模块静默退出，或者系统级防火墙拦截了本地API端口监听。
检查Python环境与版本兼容性
进入Nova AI安装目录，执行python --version确认当前Python版本。Nova AI要求Python 3.10.12或3.11.9，低于3.10或高于3.12均会触发模块导入失败。【必须使用虚拟环境隔离】直接在系统Python中安装会导致pip包冲突，后续所有修复都将无效。
创建干净虚拟环境：python3.11 -m venv nova_env → 激活：source nova_env/bin/activate（Linux/macOS）或nova_env\Scripts\activate.bat（Windows）→ 升级pip：pip install --upgrade pip。
验证CUDA与NVIDIA驱动状态
运行nvidia-smi，若返回“NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver”，说明驱动未正确加载或版本过旧。Nova AI需NVIDIA驱动≥535.104.05且CUDA Toolkit 12.1.1，低版本驱动无法暴露cuBLAS LT接口，导致模型加载阶段卡死在torch.cuda.is_available()返回False。
方法一：从NVIDIA官网下载对应显卡型号的最新驱动，安装时勾选“执行清洁安装”。
方法二：若使用WSL2，必须启用GPU支持并安装WSLg，仅装驱动无用。
确认CUDA可用：nvcc --version输出应为Cuda compilation tools, release 12.1, V12.1.105；再运行python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"，输出True才算通过。
重置AI服务配置与端口占用
第一步：停止所有残留进程：pkill -f "nova-ai" && pkill -f "uvicorn" && pkill -f "fastapi"。
第二步：检查3000端口是否被占用：lsof -i :3000（macOS/Linux）或netstat -ano | findstr :3000（Windows），杀掉PID对应进程。
第三步：删除缓存配置：rm -rf ~/.nova-ai/config.json ~/.nova-ai/cache/，强制服务重建初始配置。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。但注意：不要手动编辑config.json，Nova AI启动时会自动校验签名并拒绝非法修改的配置文件。
修复扩展模块加载失败
进入apps/目录，逐个执行各模块的依赖检查脚本：cd stable-diffusion && python -m pip check。若提示torch==2.3.0 requires typing-extensions>=4.8.0, but you have typing-extensions 4.5.0.，立即升级：pip install --force-reinstall typing-extensions==4.8.0。
关键点在于：Nova AI的多个子模块对typing-extensions、pydantic和starlette版本有硬性约束，版本错一位就会引发ImportError: cannot import name 'TypeAdapter' from 'pydantic'这类静默崩溃。
