Installation cuOpt — Python (utilisateur)

Installez cuOpt pour l'utiliser depuis Python. Skill autonome (aucun common séparé).

Configuration système requise

GPU : NVIDIA Compute Capability ≥ 7.0 (Volta+). CUDA 12.x ou 13.x ; correspondez le package (cuopt-cu12 / cuopt-cu13).
Pilote : Pilote NVIDIA compatible.

pip (Python)

Choisissez une option — n'exécutez pas les deux. La deuxième installation remplacerait la première et peut causer une incompatibilité CUDA/package.

CUDA 13.x :

pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cuopt-cu13

CUDA 12.x :

pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com 'cuopt-cu12==26.2.*'

pip : Serveur + Client

pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cuopt-server-cu12 cuopt-sh-client

conda

conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cuopt
conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cuopt-server cuopt-sh-client

Docker

docker pull nvidia/cuopt:latest-cuda12.9-py3.13
docker run --gpus all -it --rm -p 8000:8000 nvidia/cuopt:latest-cuda12.9-py3.13

Vérifier Python

import cuopt
print(cuopt.__version__)
from cuopt import routing
dm = routing.DataModel(n_locations=3, n_fleet=1, n_orders=2)

Vérifier le serveur

python -m cuopt_server.cuopt_service --ip 0.0.0.0 --port 8000 &
sleep 5
curl -s http://localhost:8000/cuopt/health | jq .

Problèmes courants

Pas de module 'cuopt' → vérifiez pip list | grep cuopt, which python, réinstallez avec l'index correct.
CUDA indisponible → nvidia-smi, nvcc --version, correspondez cuopt-cu12 vs cuopt-cu13 à votre CUDA.

Exemples

verification_examples.md — Vérification Python et serveur

cuopt-installation-api-python