jetson-package

Par nvidia · skills

Skill NVIDIA officiel pour guider les agents dans le choix des containers et packages Python compatibles Jetson, en tenant compte des cibles GPU SM 8.7 (Orin) et SM 11.0 (Thor).

npx skills add https://github.com/nvidia/skills --skill jetson-package

jetson-package

Ce skill fait partie du catalogue officiel de skills NVIDIA publié dans le repository nvidia/skills, qui regroupe des instructions vérifiées par NVIDIA pour guider les agents IA dans l'utilisation optimale des logiciels et plateformes NVIDIA.

Rôle du skill

jetson-package a pour mission d'empêcher les agents de recommander des containers Docker ou des wheels Python génériques aarch64 qui, bien qu'apparemment compatibles Linux ARM, ne contiennent pas les kernels CUDA compilés pour les cibles streaming multiprocessor (SM) spécifiques à Jetson. Il oriente systématiquement vers les artefacts curatés par NVIDIA : images GHCR de NVIDIA-AI-IOT, containers NGC PyTorch, et index PyPI de Jetson AI Lab.

Ce que ce skill couvre

Le skill documente les sources canoniques à utiliser en priorité — GHCR pour les images Jetson, NGC pour les containers CUDA et PyTorch, et pypi.jetson-ai-lab.io pour les wheels GPU natives — tout en expliquant pourquoi les sources génériques échouent silencieusement sur Jetson Orin (sm_87) et Jetson Thor (sm_110). Il s'appuie sur le script scripts/artifact_hints.sh pour détecter automatiquement la génération de la carte, la version L4T et la cible CUDA SM, et interdit explicitement d'inventer des faits sur le device.

Utilisation

Ce skill s'installe via la CLI standard du catalogue NVIDIA (npx skills add nvidia/skills --skill jetson-package) et est ensuite disponible pour tout agent qui rencontre une tâche d'installation de stack ML sur Jetson. Il opère en lecture seule : il émet des recommandations et pointe vers des catalogues, sans effectuer lui-même d'installation ni de docker pull. Il peut passer la main aux skills jetson-llm-serve, jetson-llm-benchmark ou jetson-diagnostic selon l'étape suivante du workflow.

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