cuopt-install — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Помогает развернуть NVIDIA cuOpt для Python, C или REST-сервера через pip, conda и Docker, а также проверить готовность среды. Пригодится при настройке GPU-оптимизации маршрутов.
npx skills add NVIDIA/skills --skill cuopt-install -a claude-codeЧто делает cuopt-install
Скилл ведёт через установку NVIDIA cuOpt. Сначала агент выясняет стек: нужен ли Python, чистая библиотека C или отдельный REST-сервер. Затем подбирает команды под пакетный менеджер (pip, conda или контейнер Docker) и сверяет суффикс пакета с версией CUDA — 12.x или 13.x. После установки скилл даёт команды для проверки импорта в Python, поиска C-заголовков или вызова /cuopt/health у сервера.
Для работы требуется видеокарта с NVIDIA Compute Capability от 7.0 (архитектура Volta или новее: V100, A100, H100, серии RTX 20xx, 30xx, 40xx). Карты поколения Pascal вроде GTX 10xx не поддерживаются, поэтому на старом GPU запустить cuOpt не выйдет. Если ставится Python-пакет cuopt-cuXX, C-библиотека libcuopt и заголовочные файлы подтянутся автоматически как зависимость.
Какие задачи решает
- подобрать команды установки cuOpt под pip, conda или Docker
- согласовать версию пакета cuOpt с установленной CUDA 12.x или 13.x
- запустить REST-сервер cuOpt в контейнере или локальной среде
- проверить корректность установки cuOpt в Python или через эндпоинт
/cuopt/health
Примеры запросов агенту
- Помоги установить cuOpt для Python с CUDA 12 через pip
- Как развернуть REST-сервер cuOpt в Docker и проверить health-эндпоинт?
- Установи C-библиотеку libcuopt через conda на машину с CUDA 13
Как установить cuopt-install
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill cuopt-install -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/cuopt-install/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/cuopt-install/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill cuopt-install -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/cuopt-install/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill cuopt-install -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/cuopt-install/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install NVIDIA/skills cuopt-install2Вручную: положить файлы
.github/skills/cuopt-install/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill cuopt-install -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/cuopt-installВручную: положить файлы
.devin/skills/cuopt-install/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill cuopt-install -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора178
Похожие
Рядом в теме «ИИ и ML»
Всё по теме «ИИ и ML» →Вопросы о cuopt-install
Как установить cuopt-install в Claude Code?
Выполните в терминале команду npx skills add NVIDIA/skills --skill cuopt-install -a claude-code. Агент подключит скилл и сможет настраивать пакеты cuOpt.
Что делает cuopt-install?
Он подбирает команды для развёртывания cuOpt через pip, conda или Docker, учитывая версию CUDA и интерфейс — Python, C или REST-сервис. В него также входят шаги проверки окружения.
Какие видеокарты поддерживает cuOpt?
Нужен GPU с Compute Capability не ниже 7.0 (Volta, Ampere, Hopper или RTX 20xx/30xx/40xx) и совместимый драйвер. Видеокарты серии GTX 10xx на архитектуре Pascal не поддерживаются.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: cuopt-install
version: "26.10.00"
description: Install cuOpt for Python, C, or server via pip, conda, or Docker; verify the install. For building cuOpt from source, see cuopt-developer.
license: Apache-2.0
metadata:
author: NVIDIA cuOpt Team
tags:
- cuopt
- install
- deployment
- python
- server
---
# cuOpt Install (user)
Install cuOpt to *use* it from Python, C, or as a REST server. For building cuOpt from source to contribute or modify it, see `cuopt-developer`.
## System requirements
- **GPU**: NVIDIA Compute Capability ≥ 7.0 (Volta or newer). Examples: V100, A100, H100, RTX 20xx/30xx/40xx. Not supported: GTX 10xx (Pascal).
- **CUDA**: 12.x or 13.x. The package CUDA suffix must match the runtime CUDA (e.g. `cuopt-cu12` / `libcuopt-cu12` with CUDA 12).
- **Driver**: NVIDIA driver compatible with the CUDA version.
- `cuopt-cuXX` (Python) depends on `libcuopt-cuXX` (C), so installing the Python package also installs the C library and headers. Installing `libcuopt-cuXX` on its own does **not** install the Python API.
## Required questions
Ask these if not already clear:
1. **Interface** — Python, C, or REST server? Server can be called from any language via HTTP.
2. **CUDA version** — What is installed? Check with `nvcc --version` or `nvidia-smi`.
3. **Package manager** — pip, conda, or Docker preferred?
4. **Environment** — Local machine with GPU, cloud instance, Docker/Kubernetes, or remote/server (no local GPU)?
## Python API
**Choose one** — do not run both. The second install would override the first and can cause CUDA / package mismatch.
### pip
- **CUDA 13.x:**
```bash
pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cuopt-cu13
```
- **CUDA 12.x:**
```bash
pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com 'cuopt-cu12==26.2.*'
```
### conda
```bash
conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cuopt
```
### Verify
```python
import cuopt
print(cuopt.__version__)
from cuopt import routing
dm = routing.DataModel(n_locations=3, n_fleet=1, n_orders=2)
```
## C API
The C API ships in `libcuopt-cuXX`, which is also pulled in as a dependency of `cuopt-cuXX` — so if you already installed the Python package, the C library and headers are already present. Install `libcuopt` standalone only when you want the C API without Python. **Choose one** of pip or conda — do not run both.
### pip
- **CUDA 13.x:**
```bash
pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com libcuopt-cu13
```
- **CUDA 12.x:**
```bash
pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com 'libcuopt-cu12==26.2.*'
```
### conda
```bash
conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia libcuopt
```
### Verify
See [`references/verification_examples.md`](references/verification_examples.md)
for the canonical C-API header/library `find` commands (conda and pip/venv variants).
## Server (REST)
### pip
```bash
pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cuopt-server-cu12 cuopt-sh-client
```
### conda
```bash
conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cuopt-server cuopt-sh-client
```
### Docker
```bash
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
```
### Verify
```bash
python -m cuopt_server.cuopt_service --ip 0.0.0.0 --port 8000 &
sleep 5
curl -s http://localhost:8000/cuopt/health | jq .
```
## Common Issues
- `No module named 'cuopt'` → check `pip list | grep cuopt`, `which python`, reinstall with the correct extra-index-url.
- CUDA not available → run `nvidia-smi` and `nvcc --version`; ensure the package CUDA suffix (`cu12` vs `cu13`) matches the installed CUDA.
- Python vs C → `cuopt-cuXX` pulls in `libcuopt-cuXX` as a transitive dependency, so the C library (`libcuopt.so`) and headers (`cuopt_c.h`) are already available after installing the Python package. The reverse is **not** true: `libcuopt-cuXX` alone does not install the Python bindings.
## See also
- [verification_examples.md](references/verification_examples.md) — full verification recipes for Python, C, server, and Docker.
- `cuopt-developer` — build cuOpt from source and contribute to the codebase.
© NVIDIA cuOpt Team · Apache-2.0 · NVIDIA/skills