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holoscan-setup

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github.com/nvidia開発3.8k1.8k 回インストール今日更新
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holoscan-setup について

holoscan-setup は、Holoscan SDK 5.x の導入を評価・計画するスキルです。開発者がリリースと導入方法を選べるよう、Linux ホストの準備状況、成果物の公開状況、互換性を分けて確認します。

主な機能

  1. 015.x リリースとコンポーネントの選択
  2. 02Linux ホストと GPU 要件の確認
  3. 03成果物の公開状況と互換性の検証
  4. 04コンテナ、Debian、Wheel、ソースの比較
  5. 05実施した確認項目の報告

活用シーン

  1. 01指定 SDK リリースに対するホストの評価
  2. 02C++ または Python 開発向け導入方法の選択
  3. 03バイナリ未公開時のソースビルド計画

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/nvidia/skills --skill holoscan-setup

インストール後、Claude Code で/holoscan-setupを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

BENCHMARK.md
skill-card.md
skill.oms.sig
evals/
evals.json
scripts/
check_ngc_image.sh

詳細

Holoscan 5.x のセットアップ

対象を確認する

要求されている 5.x リリースまたはソースブランチと、ユーザーが必要としているものが C++、Python、特定のモジュール、SDK 開発のいずれかを確認します。該当する 5.x バージョンを選択した状態で、リリースノートと SDK のインストールガイド を確認します。バージョン指定のないページには 4.x の情報が記載されている場合があります。開発用のチェックアウトでは、docs/sdk_installation.mdx と DEVELOP.md を使用します。Early Access のバイナリによる方法は、対象のアーティファクトが公開済みであることを確認するまでは暫定扱いにします。パッケージ名が登録されているだけでは、入手可能であることの証明にはなりません。

調査と評価

対象の Linux ホストで読み取り専用の確認を行います。

uname -m
cat /etc/os-release
nvidia-smi
python3 --version
getconf GNU_LIBC_VERSION
docker --version
docker info

利用できないツールと互換性のないハードウェアは分けて報告します。既存の仮想環境や SDK のチェックアウトは、ユーザーが選択したパス、または関連する既知のパスでのみ調査します。対象の環境では python -m pip list を使用し、Debian システムでは dpkg-query -W 'holoscan*' を使用して、4.x のインストールと利用可能な 5.x のインストールを区別します。 イメージを実行またはプルする GPU パススルーの確認は、別途実行する手順です。Docker のバージョン確認だけでは、パススルーを確認できません。

5.0 のベースラインは、dGPU サポートを備えた CUDA 13、Ubuntu 24.04 のネイティブパッケージ、x86_64/SBSA arm64 です。ホイールには glibc 2.39 と通常版 CPython 3.12~3.14 が必要です。nvidia-smi に表示される CUDA の値は、ドライバーの対応機能を示すものであり、ツールキットが存在することを示すものではありません。選択したアーティファクトのドライバーとランタイムの互換性を確認します。CUDA 12 のみをサポートするホストを、存在しない 5.x CUDA 12 パッケージに誘導することはできません。ARM64 であることだけでは、Tegra/iGPU のサポートは確認できません。Jetson、IGX、DGX Spark、Grace システムへのインストールを案内する前に、ハードウェア固有のサポートを確認します。

すでにプル済みのイメージを確認するには、このスキルのインストールディレクトリにある同梱ヘルパーを、確認済みの 5.x タグ全体を指定して実行します。例:

bash scripts/check_ngc_image.sh v5.0.0-cuda13

このヘルパーはローカルイメージのみを調査し、レジストリへの問い合わせは行いません。また、公開済みであること、GPU パススルー、またはランタイムが正常に動作することを証明するものではありません。結果はそのように報告します。

推奨方法と案内先

該当する選択肢について、公開状況とホストの準備状況を分けて提示します。

方法5.x のワークフロー
開発用コンテナ公開済みの CUDA 13 マルチアーキテクチャイメージ。C++ と Python のフルスタックを /usr に配置
Debian公開済みの Ubuntu 24.04 用 C++ holoscan メタパッケージ、または Core/オプションモジュール
Python ホイール公開済みの holoscan メタパッケージ、または仮想環境内の CUDA 13 コンポーネントホイール
ソース明示的に指定した 5.x リファレンス。ビルドコンテナとチェックアウト固有のオプション
Conda5.0 では利用不可。5.x の後続リリースへの対応状況は、選択したリリースのドキュメントを確認

要求された Early Access バイナリが利用できない場合は、ソースからの方法を推奨します。イメージとホストのサポートが確認できている場合、すぐに使える環境として開発用コンテナを推奨します。ネイティブの C++ や Python が必要な場合は、Debian またはホイールが適しています。ユーザーがすでにサポート対象の方法を選択している場合は、その選択に従い、許可された範囲内で進めます。それ以外の場合は、インストールの前に方法を選ぶための簡潔な質問を 1 つだけします。

利用可能であれば、対応する holoscan-install-container、holoscan-install-debian、holoscan-install-wheel、または holoscan-install-source スキルを使用します。リリース/ソースリファレンス、ホストのアーキテクチャ、ドライバー/ランタイムの状況、選択したコンポーネント、既存インストールの詳細、アーティファクトの確認済みの入手状況を渡します。関連スキルを利用できない場合は、リリースの手順を直接参照します。Conda に関する個別の依頼には、holoscan-install-conda で制限と代替方法を説明します。4.x の Conda パッケージをインストールしても、5.x の要求を満たしません。

結果を報告する

選択した SDK のバージョン/リファレンス、方法、コンポーネントのバージョン、実際に実行した確認を報告します。入手可能性の確認、インポート、グラフの実行、モジュール/GPU の適格性確認は、それぞれ分けて報告します。バイナリが見つからない場合は、実行可能なソースからの代替方法を提示します。ホストのサポートが不足している場合は、解決が必要な前提条件を提示します。

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