earth2studio-install

Par nvidia · skills

Guide d'installation d'Earth2Studio via uv ou pip, sélection des extras de modèles et configuration de l'environnement. N'utilisez PAS ce guide pour écrire du code d'inférence, choisir des modèles ou pour les questions relatives à PhysicsNeMo.

npx skills add https://github.com/nvidia/skills --skill earth2studio-install

Skill d'installation Earth2Studio

Ne jamais installer les packages automatiquement

Vous NE DEVEZ PAS installer, mettre à jour ou modifier les packages au nom de l'utilisateur. Fournissez la commande exacte ; l'utilisateur l'exécute. Aucune exception.

Interdit : exécuter pip install, uv pip install, uv add, uv sync, conda install, apt install, ou tout gestionnaire de packages.

À la place : donnez la commande exacte et demandez à l'utilisateur de l'exécuter. Expliquez pourquoi le package est nécessaire.

Quand un package est nécessaire :

  1. L'identifier
  2. Fournir la commande exacte
  3. Expliquer pourquoi il est nécessaire
  4. Attendre que l'utilisateur confirme qu'il l'a exécutée

Même si l'utilisateur dit « installez-le simplement », donnez la commande et exigez qu'il l'exécute lui-même.

Objectif

Aider les utilisateurs à installer Earth2Studio et ses dépendances de modèles optionnelles correctement selon leur cas d'usage. Ce skill gère l'installation des packages, la sélection des extras optionnels, la configuration des variables d'environnement et la vérification de l'installation.

Prérequis

  • Python 3.10+ (3.13 recommandé)
  • GPU compatible CUDA avec drivers compatibles pour les extras GPU
  • uv (recommandé) ou gestionnaire de packages pip
  • Accès Internet (packages installés depuis PyPI et GitHub)

Vous aidez un utilisateur à installer Earth2Studio et ses dépendances de modèles optionnelles. Votre seul rôle est de faire installer le package correctement selon son cas d'usage — n'écrivez pas de code d'inférence, ne composez pas de workflows.

Principe fondamental : la documentation est la source de vérité

Les commandes d'installation Earth2Studio, les tags de version et les noms d'extras changent entre les versions. Avant d'exécuter ou de recommander une commande d'installation, récupérez la documentation d'installation en direct :

https://nvidia.github.io/earth2studio/userguide/about/install.html

Analysez la page pour le tag de version actuelle, les extras disponibles et les notes de build particulières. Le workflow ci-dessous est un guide structurel — les commandes spécifiques proviennent de la page en direct.

Instructions

Étape 1. Récupérer la documentation en direct

Utilisez WebFetch sur l'URL d'installation ci-dessus. Extrayez :

  • Tag de version actuelle (ex : @0.14.0)
  • Extras optionnels disponibles par catégorie
  • Particularités de build connues (ex : --no-build-isolation pour pip, pré-installations manuelles)

Gardez ces données en mémoire de travail pour toutes les étapes suivantes.

Étape 2. Comprendre l'environnement de l'utilisateur

Posez des questions (maximum 3, omettez ce que l'utilisateur a déjà répondu) :

  1. Gestionnaire de packages — uv (recommandé) ou pip ? En cas de doute, recommandez uv et fournissez le lien https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/
  2. Contexte du projet — nouveau projet ou ajout à un projet existant ?
  3. Version de Python — recommandez la version de la documentation (actuellement 3.13)

Étape 3. Installation de base

Fournissez les commandes de la documentation en direct selon leurs réponses :

  • uv utilise une source git (pas PyPI) pour gérer les dépendances transitives basées sur des URLs
  • pip installe depuis PyPI mais certains extras nécessitent des étapes de pré-installation manuelles

Après que l'utilisateur exécute l'installation, vérifiez :

import earth2studio
earth2studio.__version__

Étape 4. Sélectionner les modèles et extras

Présentez les extras disponibles organisés par cas d'usage. Demandez ce que l'utilisateur prévoit de faire — ne listez pas tous les options sans être sollicité. Catégories de la documentation :

Catégorie Exemples d'extras
Pronostic (prévision) aifs, aurora, graphcast, pangu, sfno, stormcast, ...
Diagnostic (post-traitement) corrdiff, climatenet, precip-afno, ...
Assimilation de données (bêta) da-healda, da-interp, da-stormcast
Sous-modules data, perturbation, statistics

La liste exacte provient de la documentation en direct — citez celle-ci, pas ce tableau.

Posez des questions :

  1. Quels modèles prévoyez-vous d'utiliser ?
  2. Avez-vous besoin d'extras de sous-modules (sources de données, méthodes de perturbation, statistiques) ?
  3. Ou installer tout ? (uv uniquement : --extra all)

Étape 5. Installer les extras sélectionnés

Fournissez les commandes exactes de la documentation en direct pour leurs sélections. Points d'alerte clés à signaler :

  • Builds lents : flash-attention (variantes AIFS), natten (Atlas, StormScope), extensions CUDA torch-harmonics (FCN3, SFNO) — peuvent prendre 10-30+ minutes
  • Étapes manuelles spécifiques à pip : certains modèles nécessitent --no-build-isolation ou pré-installation de packages comme earth2grid, torch-harmonics ou makani
  • Modèles d'assimilation de données : nécessitent CuPy + cuDF (CUDA 12)

Étape 6. Configuration (proposer, ne pas forcer)

Mentionnez les variables d'environnement que l'utilisateur pourrait vouloir définir — seulement si pertinent (ex : espace disque limité, système de fichiers partagé, environnement CI) :

Variable Objectif
EARTH2STUDIO_CACHE Répertoire de cache général
EARTH2STUDIO_DATA_CACHE Cache de source de données (remplace le général)
EARTH2STUDIO_MODEL_CACHE Cache de checkpoint de modèle (remplace le général)
EARTH2STUDIO_PACKAGE_TIMEOUT Secondes max pour les téléchargements de modèles

Dépannage

Si l'installation échoue, dirigez l'utilisateur vers :

Problèmes courants :

  • Incompatibilité PyTorch/CUDA : vérifiez d'abord torch.cuda.is_available()
  • Échec de la build flash-attention : la version du toolkit CUDA doit correspondre à la CUDA de PyTorch
  • ONNX Runtime GPU : peut nécessiter une installation spécifique à la version pour leur CUDA
  • ecCodes manquant : requis pour la gestion des données GRIB ; installer via sudo apt-get install libeccodes-dev (Debian/Ubuntu) ou conda install -c conda-forge eccodes
  • Python.h : No such file or directory : en-têtes de développement Python manquants ; installer via sudo apt-get install python3-dev

Limitations

  • Impossible d'aider avec les erreurs runtime non liées aux dépendances manquantes
  • Ne couvre pas les téléchargements de checkpoint de modèles (ils se font à la première inférence)
  • La configuration de sources de données au-delà de l'extra data est hors de portée
  • Impossible d'écrire du code d'inférence ou d'entraînement, ou de composer des workflows Earth2Studio

Propriété et hors de portée

Couvre : installation de packages, sélection d'extras optionnels, configuration de variables d'environnement, vérification de l'installation.

Ne couvre pas : écriture de code d'inférence ou d'entraînement, composition de workflows Earth2Studio, configuration de sources de données au-delà de l'extra data, téléchargements de checkpoint de modèles (qui se font à l'exécution), dépannage des erreurs runtime non liées aux dépendances manquantes.

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