К основному содержанию
скилл CX Codex

earth2studio-install — скилл для Claude Code: установка Earth2Studio

Помогает поставить Earth2Studio и выбрать нужные extras с моделями. Пригодится, когда нужно развернуть окружение под прогноз погоды, а не писать код.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add NVIDIA/skills --skill earth2studio-install -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает earth2studio-install

Скилл ведёт установку Earth2Studio по шагам: сначала тянет живую страницу документации, оттуда берёт актуальный тег версии и список extras, потом спрашивает про пакетный менеджер, контекст проекта и версию Python. Дальше выдаёт команды под uv или pip и проверяет результат через import earth2studio и earth2studio.__version__.

Главное правило: пакеты скилл не ставит сам. Он даёт точную команду, объясняет, зачем нужен пакет, и ждёт, пока вы её выполните. Даже на просьбу «просто установи» ответом будет команда. Нужен Python 3.10+ (рекомендуется 3.13), для GPU-extras — CUDA-совместимая видеокарта с драйверами, а также uv или pip и доступ в интернет.

Сборка некоторых extras идёт долго: flash-attention для вариантов AIFS, natten для Atlas и StormScope, CUDA-расширения torch-harmonics для FCN3 и SFNO. У pip часть моделей требует --no-build-isolation или предварительной установки earth2grid, torch-harmonics, makani. Модели усвоения данных тянут CuPy и cuDF под CUDA 12. Если сборка падает, это повод сверить версию CUDA toolkit с PyTorch, а не переставлять всё подряд.

Переменные окружения скилл предлагает, но не навязывает: EARTH2STUDIO_CACHE, EARTH2STUDIO_DATA_CACHE, EARTH2STUDIO_MODEL_CACHE, EARTH2STUDIO_PACKAGE_TIMEOUT. Код инференса, выбор моделей и вопросы по PhysicsNeMo — не его зона.

Какие задачи решает

  • поставить Earth2Studio под uv или pip без путаницы с extras
  • выбрать extras под прогноз, постобработку или усвоение данных
  • настроить кэш данных и чекпоинтов моделей
  • проверить, что установка прошла и версия видна
  • разобраться с падением сборки flash-attention или natten

Примеры запросов агенту

  • Помоги установить Earth2Studio через uv, Python 3.13
  • Какие extras нужны для моделей прогноза вроде graphcast и pangu?
  • Установка упала на сборке flash-attention, что проверить?

Как установить earth2studio-install

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add NVIDIA/skills --skill earth2studio-install -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/earth2studio-install/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/earth2studio-install/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Из того же набора178

nemo-automodel-recipe-development Скилл помогает создавать и настраивать рецепты обучения NeMo AutoModel. Он объясняет синтаксис YAML-конфигов, порядок компонентов и вызовы билдеров. CX Codex +1 1 900установок earth2studio-deterministic-forecast Скилл помогает собрать скрипт детерминированного прогноза погоды на Earth2Studio: подбирает модель, источник данных и бэкенд записи. CX Codex +1 1 900установок earth2studio-data-fetch Помогает скачать погодные и климатические данные из источников Earth2Studio: сверяет переменные с лексиконом и собирает рабочий скрипт на Python. CX Codex +1 1 900установок earth2studio-discover Скилл находит модели, источники данных и примеры в Earth2Studio под конкретную задачу прогнозирования погоды или климата. Для генерации пайплайна или скачивания данных он не предназначен. CX Codex +1 1 900установок digital-health-clinical-asr-finetune Скилл для дообучения модели Parakeet TDT v2 через NeMo SFT и проверки Keyword Error Rate. Применяется на четвёртом этапе пайплайна, когда KER приоритетных категорий превышает 0.3. CX Codex +1 1 900установок digital-health-clinical-asr-eval Скилл оценивает NeMo-манифест клинической ASR-модели, считает WER, CER, KER и SER и строит лидерборд из пяти секций. Нужен, когда пора решать: дообучать модель или чинить произношение. CX Codex +1 1 900установок digital-health-clinical-asr-build Собирает список клинических терминов, озвучивает их через Magpie TTS и пишет манифест NeMo для оценки ASR. Второй этап Clinical ASR Flywheel. CX Codex +1 1 900установок digital-health-clinical-asr-setup Скилл подготавливает окружение для пайплайна Clinical ASR Flywheel, проверяет ключ NVIDIA_API_KEY, ставит библиотеки Python и запускает смоук-тест связки Magpie TTS и распознавания речи. CX Codex +1 1 900установок

Похожие

spark-training-gotchas Seth Hobson Диагностирует 10 частых сбоев при обучении моделей на NVIDIA DGX Spark. Помогает найти утечки памяти, троттлинг и ошибки CUDA перед долгими запусками. CX Codex 2 500установок gpu-server-management devops-skills Скилл ведёт агента по установке драйверов NVIDIA, CUDA и Docker с GPU, делит A100/H100 через MIG и настраивает мониторинг. CX Codex +1 331установок cuda-profiling mohitmishra786 Ведёт агента по профилированию CUDA-приложений: таймлайн в Nsight Systems, метрики ядер в Nsight Compute, разбор roofline и узких мест. CX Codex +1 316установок marimo-notebook marimo-team Скилл обучает агента создавать реактивные Python-ноутбуки marimo со спецификацией PEP 723 и режимом запуска через CLI. CX Codex +1 5 900установок jupyter-notebook официальный openai Создаёт чистые Jupyter-ноутбуки для экспериментов и пошаговых руководств через готовые шаблоны и вспомогательный скрипт. Помогает избежать ручной сборки сырого JSON. CX Codex +1 5 600установок optimize-for-gpu K-Dense-AI Скилл помогает перенести вычисления в Python с CPU на видеокарты NVIDIA и замерить реальный выигрыш в скорости. Пригодится при обработке больших массивов, графов и таблиц. CX Codex +1 2 000установок

Рядом в теме «ИИ и ML»

Всё по теме «ИИ и ML» →

Вопросы о earth2studio-install

Как установить earth2studio-install в Claude?

Выполните npx skills add NVIDIA/skills --skill earth2studio-install -a claude-code. После этого файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/earth2studio-install/SKILL.md.

Что делает earth2studio-install?

Проводит установку Earth2Studio и его опциональных зависимостей: подбирает extras под вашу задачу, настраивает переменные окружения и проверяет результат. Код инференса и выбор моделей он не пишет.

Ставит ли скилл пакеты сам?

Нет. Он выдаёт точную команду и ждёт, пока вы её выполните, даже если попросить установить напрямую. Так вы контролируете, что именно попадает в окружение.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: earth2studio-install
version: 0.16.0
license: Apache-2.0
metadata:
  author: NVIDIA Earth-2 Team
  tags:
    - earth2studio
    - earth2
    - python
    - install
    - deployment
    - environment
description: >
  Guide installing Earth2Studio via uv or pip, selecting model extras, and
  configuring the environment. Do NOT use for writing inference code, choosing
  models, or PhysicsNeMo questions.
---

# Earth2Studio Installation Skill

## Never install packages automatically

You **MUST NOT** install, upgrade, or modify packages on the user's
behalf. Provide the exact command; the user runs it. No exceptions.

**Forbidden:** running `pip install`, `uv pip install`, `uv add`,
`uv sync`, `conda install`, `apt install`, or any package manager.

**Instead:** give the exact command and ask the user to run it.
Explain why the package is needed.

When a package is needed:

1. Identify it
2. Provide the exact command
3. Explain why it is needed
4. **Wait for the user to confirm they ran it**

Even if the user says "just install it", give the command and require
them to execute it themselves.

## Purpose

Help users install Earth2Studio and its optional model dependencies correctly for
their use case. This skill handles package installation, optional-extra selection,
environment variable configuration, and install verification.

## Prerequisites

- Python 3.10+ (3.13 recommended)
- CUDA-capable GPU with compatible drivers for GPU extras
- uv (recommended) or pip package manager
- Internet access (packages installed from PyPI and GitHub)

You are helping a user install Earth2Studio and its optional model
dependencies. Your only job is to get the package installed correctly
for their use case — do not write inference code, do not compose
workflows.

## Core principle: docs are the source of truth

Earth2Studio installation commands, version tags, and extra names change
between releases. **Before executing or recommending any install command,
fetch the live installation docs:**

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

Parse the page for the current version tag, available extras, and any
special build notes. The workflow below is structural guidance — the
specific commands come from the live page.

## Instructions

### Step 1. Fetch live docs

Use WebFetch on the install URL above. Extract:

- Current release version tag (e.g. `@0.14.0`)
- Available optional extras by category
- Known build quirks (e.g. `--no-build-isolation` for pip,
  manual pre-installs)

Keep this data in working memory for all subsequent steps.

### Step 2. Understand the user's environment

Ask (cap at 3 questions, skip what the user already answered):

1. **Package manager** — uv (recommended) or pip? If unsure, recommend
   uv and link <https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/>
2. **Project context** — new project or adding to existing?
3. **Python version** — recommend the version from the docs
   (currently 3.13)

### Step 3. Base install

Provide commands from the live docs based on their answers:

- **uv** uses a git source (not PyPI) to handle URL-based transitive dependencies
- **pip** installs from PyPI but some extras require manual pre-install steps

After the user runs the install, verify:

```python
import earth2studio
earth2studio.__version__
```

### Step 4. Select models and extras

Present the available extras organized by use case. Ask what the user
plans to do — don't dump all options unprompted. Categories from the
docs:

| Category | Example extras |
|----------|---------------|
| Prognostic (forecasting) | aifs, aurora, graphcast, pangu, sfno, stormcast, ... |
| Diagnostic (post-processing) | corrdiff, climatenet, precip-afno, ... |
| Data assimilation (beta) | da-healda, da-interp, da-stormcast |
| Submodules | data, perturbation, statistics |

The exact list comes from the live docs — cite those, not this table.

Ask:

1. Which models do you plan to use?
2. Do you need submodule extras (data sources, perturbation methods,
   statistics)?
3. Or install everything? (uv only: `--extra all`)

### Step 5. Install selected extras

Provide the exact commands from the live docs for their selections.
Key warnings to surface:

- **Slow builds**: flash-attention (AIFS variants), natten
  (Atlas, StormScope), torch-harmonics CUDA extensions (FCN3, SFNO)
  — can take 10-30+ minutes
- **pip-specific manual steps**: some models require
  `--no-build-isolation` or pre-installing packages like earth2grid,
  torch-harmonics, or makani
- **Data assimilation models**: require CuPy + cuDF (CUDA 12)

### Step 6. Configuration (offer, don't force)

Mention environment variables the user might want to set — only if
relevant (e.g. limited disk, shared filesystem, CI environment):

| Variable | Purpose |
|----------|---------|
| `EARTH2STUDIO_CACHE` | General cache directory |
| `EARTH2STUDIO_DATA_CACHE` | Data source cache (overrides general) |
| `EARTH2STUDIO_MODEL_CACHE` | Model checkpoint cache (overrides general) |
| `EARTH2STUDIO_PACKAGE_TIMEOUT` | Max seconds for model downloads |

## Troubleshooting

If installation fails, point the user to:

- <https://nvidia.github.io/earth2studio/userguide/support/troubleshooting.html>
- <https://nvidia.github.io/earth2studio/userguide/support/faq.html>

Common issues:

- **PyTorch/CUDA mismatch**: verify `torch.cuda.is_available()` first
- **flash-attention build failure**: CUDA toolkit version must match
  PyTorch CUDA
- **ONNX Runtime GPU**: may need version-specific install for their CUDA
- **ecCodes missing**: required for GRIB data handling; install via
  `sudo apt-get install libeccodes-dev` (Debian/Ubuntu) or
  `conda install -c conda-forge eccodes`
- **Python.h: No such file or directory**: missing Python development
  headers; install via `sudo apt-get install python3-dev`

## Limitations

- Cannot help with runtime errors unrelated to missing dependencies
- Does not cover model checkpoint downloads (those happen at first inference)
- Data source setup beyond the `data` extra is out of scope
- Cannot write inference or training code, or compose Earth2Studio workflows

## Ownership and out-of-scope

**Owns:** package installation, optional-extra selection, environment
variable configuration, install verification.

**Does not own:** writing inference or training code, composing
Earth2Studio workflows, data source setup beyond the `data` extra,
model checkpoint downloads (those happen at runtime), troubleshooting
runtime errors unrelated to missing dependencies.

© NVIDIA Earth-2 Team · Apache-2.0 · NVIDIA/skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой