holoscan-setup

Holoscan 5.x 设置

确定目标

确定用户要求的 5.x 版本或源代码分支，以及用户是否需要 C++、Python、特定模块或 SDK 开发。选择对应的 5.x 版本，阅读发行说明和 SDK 安装指南。未指定版本的页面可能介绍的是 4.x； 对于开发版检出，请使用其中的 docs/sdk_installation.mdx 和 DEVELOP.md。 在确认具体制品已发布之前，应将 Early Access 二进制文件安装方式视为暂定方案。仅注册软件包名称并不代表该软件包已可用。

检查和评估

在目标 Linux 主机上进行只读检查：

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

分别报告不可用的工具和不兼容的硬件。仅在用户指定的路径或相关的已知路径检查现有 venv 或 SDK 检出。在目标环境中使用 python -m pip list，并在 Debian 系统上使用 dpkg-query -W 'holoscan*'，以区分 4.x 安装和可用的 5.x 安装。 执行 GPU 直通检查需要运行或拉取镜像，这是单独的执行步骤；仅检查 Docker 版本无法确认 GPU 直通。

5.0 基准配置为 CUDA 13、支持独立 GPU、Ubuntu 24.04 原生软件包，以及 x86_64/SBSA arm64。Wheel 要求 glibc 2.39 和常规 CPython 3.12–3.14。 nvidia-smi 中的 CUDA 数值表示驱动程序支持的能力，而非已安装工具包。检查所选制品的驱动程序/运行时兼容性；仅支持 CUDA 12 的主机不能使用并不存在的 5.x CUDA 12 软件包。ARM64 并不能证明支持 Tegra/iGPU。在为 Jetson、IGX、DGX Spark 或 Grace 系统提供安装方案前，请确认相应硬件支持情况。

如需检查已拉取的镜像，请从此技能的安装目录运行随附的辅助脚本，并使用已确认的完整 5.x 标签，例如：

bash scripts/check_ngc_image.sh v5.0.0-cuda13

该脚本仅检查本地镜像，不会请求镜像仓库，也不能证明镜像已发布、GPU 直通可用或运行时成功。请据实报告检查结果。

推荐并选择方案

分别说明相关方案的发布状态和主机就绪状态：

方式	5.x 工作流
开发容器	已发布 CUDA 13 多架构镜像；C++ 和 Python 完整技术栈位于 /usr 下
Debian	已发布适用于 Ubuntu 24.04 的 C++ holoscan 元软件包或 Core/可选模块
Python wheel	已发布 holoscan 元软件包或 CUDA 13 组件 wheel，可在 venv 中使用
源代码	明确指定 5.x ref；使用构建容器和针对检出版本的选项
Conda	5.0 不可用；如需支持后续 5.x 版本，请查阅所选版本的文档

如果用户要求的 Early Access 二进制文件不可用，建议使用源代码。如果已确认镜像和主机支持情况，可推荐开发容器作为即用型环境；原生 C++ 和 Python 需求也可选择 Debian 或 wheel。如果用户已选择受支持的方式，请尊重其选择，并在其授权范围内继续操作。否则，在安装前提出一个简洁的方案选择问题。

如有相应技能，请使用 holoscan-install-container、holoscan-install-debian、holoscan-install-wheel 或 holoscan-install-source。传入发行版/源代码 ref、主机架构、驱动程序/运行时状态、所选组件、现有安装详情以及已验证的制品可用性。如果没有对应的技能，请直接查阅发行说明。对于 Conda 相关请求，holoscan-install-conda 会说明限制和替代方案；安装 4.x Conda 软件包无法满足 5.x 请求。

报告结果

报告所选的 SDK 版本/ref、方式、组件版本以及实际执行的检查。分别说明可用性检查、导入、图执行和模块/GPU 资格验证。若缺少二进制文件，应提供可执行的源代码替代方案；若主机不受支持，应说明需要解决的前置条件。