. PyTorch CU130 三件套下载（强制无依赖、仅二进制包）
（无 cuda 细分包，固定 3.11+manylinux2_28）

pip download \
torch==2.11.0+cu130 \
torchaudio==2.11.0+cu130 \
torchvision==0.26.0+cu130 \
-d ./wheels \
--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 \
--extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \
--platform manylinux_2_28_x86_64 \
--python-version 311 \
--only-binary=:all \
--no-deps \
--trusted-host download.pytorch.org \
--trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

--no-deps: 关闭递归依赖下载，避免自动拉取 cuda-toolkit 官方包；
原因在于，会报错。

报错原因： 13.0.2 存在图形 API 缺陷，NVIDIA 后续在公有源直接发布修复版 13.0.3，不再同步 13.0.2 到公共渠道

然而：PyTorch cu130 wheel 写死依赖 cuda-toolkit==13.0.2，pip 安装时会强制校验版本，一定会报错。所以不能递归依赖下载

那没有cuda细分包，我怎么利用上gpu呢，那么就是：
方案：
[自制 cuda-toolkit Stub 元包 + 全程 --no-index 纯离线 PyTorch 镜像]
自制空白stub占位元包是生产内网、离线CI 流水线标准可靠解法：
仅用 3KB 空白 whl 欺骗 pip 依赖校验，不提供任何 CUDA 二进制文件，真实 GPU 运行时由 nvidia/cuda:13.0-base系统层提供，全程--no-index零网络请求，实现纯离线部署。

我目前还属于大文件离线部署，其余依赖在线下载。正在实现完全纯离线部署中，故而还没写文记录，等我调试完，我再写，再更新链接。

好消息好消息，经过我框框下载，努力瞎操作之下，不知道为什么，突然就能递归下载了！！！！
下载nvidia_*_cu13_的链接点击
以下是AI告诉我的，但是我已无心去验证，我要快快优化项目了。折腾一番自制元包占位，结果又回来了，嗯哼，命苦！！！