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tao-setup-nvidia-gpu-host

NVIDIA/skills NVIDIA/skills

GPUアクセラレーション対応のDockerおよびKubernetesホスト向けに、NVIDIAドライバー、CUDA Toolkit、NVIDIA Container Toolkitの確認とインストールを行います。複数のLinuxディストリビューションに対応しており、自動インストールモードと読み取り専用確認モードが利用可能です。

...すべて拡張します
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更新された時間 2026年9月27日

NVIDIA GPU ホストの設定

Docker、local-Docker、 またはKubernetesバックエンド上でTAOワークフローを実行する前に、このセットアップ手順を実行してください。これにより、ホストのGPUランタイムが以下で標準化されます:

  • NVIDIA ドライバーブランチ580(オープンカーネルモジュールが推奨)
  • CUDA Toolkit パッケージcuda-toolkit-13-0
  • NVIDIA Container Toolkit1.19.0
  • Docker エンジン —docker/local-dockerバックエンドの場合にのみ、 かつ Docker がインストールされていない場合にのみインストールされます。 選択されるパッケージはディストリビューションの ファミリーによって異なります(デフォルトではDebianファミリーではdocker.io、RHELファミリーではdownload.docker.comからのmoby-engine/ docker-ce、SUSEファミリーではdocker)。除外するには--skip-docker-install を指定してください。

このチェックはデフォルトで安全かつ読み取り専用です。nvidia-smi、CUDAツールキットのパス、 ディストリビューションで動作します。これは、nvidia-smi、CUDAツールキットのパス、 インストール済みのcontainer-toolkitパッケージのバージョン(dpkg/rpmまたは nvidia-ctkバイナリのバージョンを介して)、およびDockerデーモンのNVIDIAランタイムのみを調査するためです。

インストールにはユーザーによる明示的な承認が必要であり、 --install オプションを指定して再実行する必要があります。以下のディストリビューションファミリーでは、インストールパスが自動的に設定されます:

ディストリビューションファミリー テスト済みのディストリビューション マネージャー 備考
debian Ubuntu 22.04 / 24.04、Debian 12(および派生ディストリビューション:Pop!_OS、Mint、Zorin、Raspbian、KDE Neon など。UBUNTU_CODENAME/VERSION_CODENAME 経由) apt-get NVIDIAcuda-keyringおよび Container Toolkit の.list を追加します。docker.io経由の Docker($DOCKER_PACKAGE_DEBIAN を上書き)。
rhel Fedora 39 以降、RHEL / Rocky / AlmaLinux 9 および 10 dnf(またはyum) NVIDIAcuda- のリポジトリとContainer Toolkitのリポジトリを追加します。Dockerは、利用可能な場合はFedoraのmoby-engine経由で、利用できない場合はdownload.docker.comからのdocker-ceを使用します。
suse openSUSE Leap 15、SLES 15 zypper 同じ NVIDIA.repoファイルを追加します。Docker は、ディストリビューションのdockerパッケージ経由で利用します。
その他 (Arch、Alpine、Gentoo、NixOS、FreeBSD、…) 該当なし 該当なし --installを実行すると、対象バージョンと NVIDIA のインストールガイドの URL を一覧表示した明確なエラーメッセージが表示され、終了します。手動でインストールした後、再度--check-only を実行してください。

クイックスタート

スキルバンクのルートディレクトリから:

# ローカルの Docker バックエンドホストを確認します。
bash skills/platform/tao-setup-nvidia-gpu-host/scripts/setup-nvidia-gpu-host.sh --backend docker --check-only

# ユーザーの承認を得た後、インストールまたは修復を行います。
bash skills/platform/tao-setup-nvidia-gpu-host/scripts/setup-nvidia-gpu-host.sh --backend docker --install

# Kubernetes GPU ワーカーホストを確認します。
bash skills/platform/tao-setup-nvidia-gpu-host/scripts/setup-nvidia-gpu-host.sh --backend kubernetes --check-only

⚠️注意 — 非対話モードでの実行(エージェント/スキル実行時):スキル実行時にはターミナルが表示されないため、 インストーラの「Continue? [y/N]」というプロンプトに応答することができません。--check-onlyを実行してプレビューし、 ユーザーの承認を得た後、--installコマンドに assume-yes フラグ (--yes) を追加して、 プロンプトを表示せずに処理を進めます。これにより、システムパッケージ(NVIDIA ドライバー、CUDA Toolkit、NVIDIA Container Toolkit、および Docker バックエンド用の Docker)のインストールを自動的に承認し、ホストを変更するため、 この操作は自身が管理するホストでのみ実行してください。ターミナルで直接--installを実行した場合は、代わりにプロンプトが表示されます。

ワークフロー契約

Docker および Kubernetes ワークフローは、GPU ワークを送信する前に以下のチェックを実行する必要があります:

SETUP_SCRIPT="${TAO_SKILL_BANK_ROOT:-$PWD}/platform/tao-setup-nvidia-gpu-host/scripts/setup-nvidia-gpu-host.sh"

bash "$SETUP_SCRIPT" --backend docker --check-only || {
  echo "MISSING: TAO GPU ホストランタイムの準備ができていません。"
  echo "ユーザーの承認後、以下を実行してください(非対話型エージェント実行の場合は --yes を追加してください):"
  echo "  bash \"$SETUP_SCRIPT\" --backend docker --install"
  exit 1
}

決してサイレントインストールを行わないでください。チェックに失敗した場合は、何が不足しているかを説明し、 ユーザーに修正の承認を求め、その後インストールコマンドを実行してチェックを再実行してください。

インストーラの動作

インストーラーは、検出されたディストリビューション・ファミリーに基づいて処理を実行します。 サポートされているすべてのファミリーにおいて、NVIDIAのCUDAおよびContainer Toolkitリポジトリを (存在しない場合)追加し、固定されたランタイムパッケージをインストールし、必要に応じて Dockerをインストールし、NVIDIA Dockerランタイムを連携させ、呼び出し元ユーザーを dockerグループに追加します。

共通の手順(すべてのファミリー):

  1. NVIDIAのCUDAリポジトリが存在しない場合は追加します(aptの場合はcuda-keyringdeb、 dnf/zypperの場合はcuda-.repo)。
  2. NVIDIAのContainer Toolkitリポジトリが存在しない場合は追加します(aptの場合は.list、 dnf/zypperの場合は.repo)。
  3. 実行中のカーネルに対応するカーネルヘッダー/develパッケージを インストールします。
  4. ドライバーブランチ 580 のパッケージ、cuda-toolkit-13-0、および 1.19.0に固定された Container Toolkit をインストールします(dpkg サフィックス付きの1.19.0-1は、 apt 向けに表現された同じアップストリームバージョンです)。
  5. Docker バックエンドの場合、および Docker が存在しない場合は、Docker を インストールし(以下のオーバーライド/オプトアウトフラグを参照)、デーモンを有効化/起動した後、 nvidia-ctk runtime configure --runtime=dockerを実行し、systemctl が利用可能な場合は Docker を 再起動します。
  6. 呼び出し元ユーザー(利用可能な場合は$SUDO_USER、そうでない場合は$USER)を dockerグループに追加し、以降のシェルでsudoなしでdockerを実行できるようにします。 --skip-docker-group オプションでこの処理をスキップできます。新しいグループメンバーシップは 現在のシェルでは有効になりません。ログアウトして再ログインするか、 新しいシェルごとに`newgrp docker` を実行してください。
  7. 再起動前に検証が通過するよう、modprobe nvidiaを実行しようとします。

ファミリー固有のパッケージ選択:

ステップ debian-family rhel-family suse-family
カーネルヘッダー linux-headers-$(uname -r) kernel-devel-$(uname -r)、kernel-headers-$(uname -r) kernel-default-devel
ドライバ nvidia-driver-pinning-580、nvidia-open-580(上書き:$NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_DEBIAN) nvidia-driver-cuda、kmod-nvidia-open-dkms(オーバーライド:$NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_RHEL、$NVIDIA_DRIVER_KMOD_RHEL) nvidia-open-driver-G06-signed-kmp-default(上書き:$NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_SUSE)
CUDA ツールキット cuda-toolkit-13-0 cuda-toolkit-13-0 cuda-toolkit-13-0
コンテナ・ツールキット nvidia-container-toolkit=1.19.0-1+ base/tools/libs nvidia-container-toolkit-1.19.0+ base/tools/libs RHELと同じ
Docker docker.io(上書き:$DOCKER_PACKAGE_DEBIAN) Fedora では利用可能な場合はmoby-engine+moby-cli、そうでない場合はdocker-ce docker-ce-cli download.docker.comからのcontainerd.io docker

検証

インストール後、以下を確認してください:

nvidia-smi
/usr/local/cuda-13.0/bin/nvcc --version
docker info --format '{{json .Runtimes}}' | grep nvidia
sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smi

nvidia-smiの出力には、ドライバー580.xおよび CUDA バージョン13.0 が含まれていることが期待されます。 nvccの出力には、リリース 13.0 が含まれていることが期待されます。

Kubernetes に関する注意事項

自己管理型の Kubernetes クラスターの場合、NVIDIA GPU Operator またはデバイスプラグインをインストールする前に、すべての GPU ワーカーノードでホストインストーラーを実行するか、同じパッケージセットをノードイメージに組み込んでください。

また、kubectl が利用可能であっても、クラスタが nvidia.com/gpuの割り当て可能容量を報告していない場合、ワークフローチェックで警告が表示されます。その場合は、 ワーカーホストのランタイムの準備が整った後に、NVIDIA GPU Operator をインストールおよび設定してください:

helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia
helm repo update
helm install --wait gpu-operator -n gpu-operator --create-namespace nvidia/gpu-operator

マネージド Kubernetes プロバイダーによっては、ノードイメージや GPU Operator ポリシーを通じてドライバーのインストールを管理している場合があります。ユーザーの 承認およびロールバック計画がない限り、プロバイダーが管理する GPU ノードを上書きしないでください。

障害モード

サポートされていないディストリビューションファミリー:--installオプションは、debian-、rhel-、 および suse-ファミリーのホストを自動処理します。 Arch、Alpine、Gentoo、NixOS、FreeBSD、または /etc/os-releaseが存在しないシステム(例: macOS)では、スクリプトは、 4つのバージョンターゲットとNVIDIAの上流インストールガイドの URLを列挙した明確なエラーメッセージを表示して終了します:

  • https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/
  • https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html
  • https://docs.docker.com/engine/install/

お使いのディストリビューションのパッケージマネージャーを使用してこれら4つのパッケージをインストールし、 --check-only オプションを指定してスクリプトを再実行し、確認してください。このチェックは普遍的に 移植性が高く — バイナリやパッケージデータベースを照会するだけであるため — ランタイムが 整っていれば、基盤となるディストリビューションに関係なく ワークフローの要件は満たされます。

サポート対象外の Ubuntu/Debian 派生ディストリビューション:IDがpop、mint、 zorin、raspbian、またはその他の Debian ファミリーの派生ディストリビューションである場合、スクリプトは UBUNTU_CODENAME/ VERSION_CODENAMEを通じて、ホストをアップストリームの Ubuntu/Debian CUDA リポジトリにマッピングします(focal/jammy/noble→ Ubuntu 20.04/22.04/24.04; bullseye/bookworm/trixie→ Debian 11/12/12)。ホストのコードネームが 既知の上流リリースと一致しない場合、--install オプションは、前述の 手動インストール手順を表示して終了します。

Docker がインストールされていない場合:--check-only は「MISSING: Docker is not installed」と報告し、検出された ディストリビューション・ファミリーに適した正確な再実行コマンドを出力します。デフォルトの--installパスは、Docker (ファミリーに応じてdocker.io/ moby-engine/docker-ce/docker)をインストールし、デーモンを有効化・起動し、 NVIDIA ランタイムを設定し、実行ユーザーを dockerグループに追加します。 Docker を自分で管理したい場合は、スクリプトを再実行する前に Docker をインストールするか、--skip-docker-install を指定してください。

Dockerはインストールされているが、`docker run`に依然として`sudo`が必要な場合:このスクリプトは 実行ユーザーをdockerグループに追加しますが、Linuxでは新しいログインセッション時にのみ グループのメンバーシップが更新されます。新しいメンバーシップが有効になるまで、ログアウトして再ログインするか、 新しいシェルごとに`newgrp docker` を実行してください。

Docker ランタイムがまだ見つかりません:Docker を再起動してから、 `nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker` を再実行してください。

検出されたドライバブランチが 580 ではない場合: debian-family では、 ドライバブランチの指定が厳密です (nvidia-open-580)。 rhel-/suse-family では、スクリプトは 検出したディストリビューション向けに NVIDIA の CUDA 13.0 リポジトリに含まれる最新のオープンソースドライバを インストールします。これは常に 580 以上です。 ホストでより厳密な ピン設定が必要な場合は、`--install` を実行する前に、$NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_RHEL/$NVIDIA_DRIVER_KMOD_RHEL/ $NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_SUSE を、希望する正確なパッケージ名に設定してください。

ドライバはインストールされたがnvidia-smi が失敗する場合: sudo modprobe nvidiaでモジュールを読み込むか、再起動してください。セキュアブートが有効になっているシステムでは、 MOK 登録が必要になる場合があります。

Kubernetes にまだ GPU 容量が反映されていない場合:nvidia-smi を使用して各 GPU ノードでドライバが動作することを確認し、その後、GPU Operator/デバイスのプラグインのポッドおよびノード ラベルを確認してください。

GitHubで見る
---
name: tao-setup-nvidia-gpu-host
description: Checks and installs NVIDIA driver, CUDA Toolkit, and NVIDIA Container Toolkit for GPU-accelerated Docker and Kubernetes hosts. Supports multiple Linux distributions with automated install and read-only check modes.
license: Apache-2.0
---

# NVIDIA GPU Host Setup

Use this setup skill before TAO workflows run on the `docker`, `local-docker`,
or `kubernetes` backend. It standardizes the host GPU runtime on:

- NVIDIA driver branch `580` (open kernel module preferred)
- CUDA Toolkit package `cuda-toolkit-13-0`
- NVIDIA Container Toolkit `1.19.0`
- Docker engine — only installed for `docker` / `local-docker` backends and
  only when Docker is missing. The package picked depends on the distro
  family (`docker.io` on Debian-family by default, `moby-engine` /
  `docker-ce` from `download.docker.com` on RHEL-family, `docker` on
  SUSE-family). Pass `--skip-docker-install` to opt out.

The check is safe and read-only by default — it works on any Linux
distribution because it only probes `nvidia-smi`, the CUDA toolkit path,
the installed container-toolkit package version (via `dpkg`/`rpm`/the
`nvidia-ctk` binary version), and the Docker daemon's NVIDIA runtime.

Installation must be explicitly authorized by the user and rerun with
`--install`. The install path is automated for these distro families:

| Family | Tested distros | Manager | Notes |
|---|---|---|---|
| debian | Ubuntu 22.04 / 24.04, Debian 12 (and derivatives Pop!_OS, Mint, Zorin, Raspbian, KDE Neon, etc. via `UBUNTU_CODENAME` / `VERSION_CODENAME`) | `apt-get` | Adds NVIDIA `cuda-keyring` + Container Toolkit `.list`. Docker via `docker.io` (override `$DOCKER_PACKAGE_DEBIAN`). |
| rhel | Fedora 39+, RHEL / Rocky / AlmaLinux 9 and 10 | `dnf` (or `yum`) | Adds NVIDIA `cuda-<distro>.repo` + Container Toolkit `.repo`. Docker via Fedora `moby-engine` when available, otherwise `docker-ce` from `download.docker.com`. |
| suse | openSUSE Leap 15, SLES 15 | `zypper` | Adds the same NVIDIA `.repo` files. Docker via the distribution `docker` package. |
| other (Arch, Alpine, Gentoo, NixOS, FreeBSD, …) | n/a | n/a | `--install` exits with a clear error listing the version targets and the NVIDIA install-guide URLs. Install manually, then rerun `--check-only`. |

## Quick Start

From the skill bank root:

```bash
# Check the local Docker backend host.
bash skills/platform/tao-setup-nvidia-gpu-host/scripts/setup-nvidia-gpu-host.sh --backend docker --check-only

# Install or repair after user approval.
bash skills/platform/tao-setup-nvidia-gpu-host/scripts/setup-nvidia-gpu-host.sh --backend docker --install

# Check a Kubernetes GPU worker host.
bash skills/platform/tao-setup-nvidia-gpu-host/scripts/setup-nvidia-gpu-host.sh --backend kubernetes --check-only
```

> ⚠️ **Note — running non-interactively (agent/skill runs):** a skill run has no terminal, so the
> installer's `Continue? [y/N]` prompt cannot be answered. After running `--check-only` to preview and
> getting the user's approval, append the assume-yes flag (`--yes`) to the `--install` command so it
> proceeds without a prompt — this auto-confirms installation of system packages (NVIDIA driver, CUDA
> Toolkit, NVIDIA Container Toolkit, and Docker for Docker backends) and modifies the host, so only do
> this on a host you control. A person running `--install` directly at a terminal gets the prompt instead.

## Workflow Contract

Docker and Kubernetes workflows must run the check before submitting GPU work:

```bash
SETUP_SCRIPT="${TAO_SKILL_BANK_ROOT:-$PWD}/platform/tao-setup-nvidia-gpu-host/scripts/setup-nvidia-gpu-host.sh"

bash "$SETUP_SCRIPT" --backend docker --check-only || {
  echo "MISSING: TAO GPU host runtime is not ready."
  echo "After user approval, run (append --yes for non-interactive agent runs):"
  echo "  bash \"$SETUP_SCRIPT\" --backend docker --install"
  exit 1
}
```

Never install silently. If the check fails, explain what is missing, ask the
user to authorize the fix, then run the install command and rerun the check.

## What The Installer Does

The installer dispatches on the detected distribution family. On every
supported family it adds NVIDIA's CUDA and Container Toolkit repositories
(if missing), installs the pinned runtime packages, optionally installs
Docker, wires the NVIDIA Docker runtime, and adds the invoking user to
the `docker` group.

Common steps (all families):

1. Adds NVIDIA's CUDA repository if missing (apt `cuda-keyring` deb,
   `cuda-<distro>.repo` for dnf/zypper).
2. Adds NVIDIA's Container Toolkit repository if missing (`.list` for apt,
   `.repo` for dnf/zypper).
3. Installs the matching kernel header / devel package for the running
   kernel.
4. Installs the driver branch 580 packages, `cuda-toolkit-13-0`, and the
   Container Toolkit pinned to `1.19.0` (the dpkg-suffixed `1.19.0-1` is
   the same upstream version expressed for apt).
5. For Docker backends and when Docker is missing, installs Docker
   (override / opt-out flags below), enables/starts the daemon, then runs
   `nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker` and restarts Docker
   when `systemctl` is available.
6. Adds the invoking user (`$SUDO_USER` if available, else `$USER`) to the
   `docker` group so subsequent shells can run `docker` without `sudo` —
   opt out with `--skip-docker-group`. **The new group membership does not
   take effect in the current shell**: log out and back in, or run
   `newgrp docker` in each new shell.
7. Attempts `modprobe nvidia` so verification can pass before reboot.

Family-specific package selections:

| Step | debian-family | rhel-family | suse-family |
|---|---|---|---|
| Kernel headers | `linux-headers-$(uname -r)` | `kernel-devel-$(uname -r)`, `kernel-headers-$(uname -r)` | `kernel-default-devel` |
| Driver | `nvidia-driver-pinning-580`, `nvidia-open-580` (override: `$NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_DEBIAN`) | `nvidia-driver-cuda`, `kmod-nvidia-open-dkms` (override: `$NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_RHEL`, `$NVIDIA_DRIVER_KMOD_RHEL`) | `nvidia-open-driver-G06-signed-kmp-default` (override: `$NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_SUSE`) |
| CUDA toolkit | `cuda-toolkit-13-0` | `cuda-toolkit-13-0` | `cuda-toolkit-13-0` |
| Container Toolkit | `nvidia-container-toolkit=1.19.0-1` + base/tools/libs | `nvidia-container-toolkit-1.19.0` + base/tools/libs | same as rhel |
| Docker | `docker.io` (override: `$DOCKER_PACKAGE_DEBIAN`) | `moby-engine`+`moby-cli` on Fedora when available, else `docker-ce docker-ce-cli containerd.io` from `download.docker.com` | `docker` |

## Verification

After installation, verify:

```bash
nvidia-smi
/usr/local/cuda-13.0/bin/nvcc --version
docker info --format '{{json .Runtimes}}' | grep nvidia
sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smi
```

Expected `nvidia-smi` output includes driver `580.x` and CUDA Version `13.0`.
Expected `nvcc` output includes `release 13.0`.

## Kubernetes Notes

For self-managed Kubernetes clusters, run the host installer on every GPU
worker node or bake the same package set into the node image before installing
the NVIDIA GPU Operator or device plugin.

The workflow check also warns if `kubectl` is available but the cluster reports
no `nvidia.com/gpu` allocatable capacity. In that case, install/configure the
NVIDIA GPU Operator after the worker host runtime is ready:

```bash
helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia
helm repo update
helm install --wait gpu-operator -n gpu-operator --create-namespace nvidia/gpu-operator
```

Managed Kubernetes providers may own driver installation through node images or
GPU Operator policy. Do not overwrite a provider-managed GPU node without user
approval and a rollback plan.

## Failure Modes

**Unsupported distribution family**: `--install` automates debian-, rhel-,
and suse-family hosts. On Arch, Alpine, Gentoo, NixOS, FreeBSD, or anything
without `/etc/os-release` (e.g. macOS), the script exits with a clear error
that lists the four version targets and the upstream NVIDIA install-guide
URLs:

- `https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/`
- `https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html`
- `https://docs.docker.com/engine/install/`

Install those four pieces using your distribution's package manager and
rerun the script with `--check-only` to verify. The check is universally
portable — it only queries the binaries / package databases — so once the
runtime is in place the workflow contract is satisfied regardless of the
underlying distro.

**Unsupported Ubuntu/Debian derivative**: When `ID` is e.g. `pop`, `mint`,
`zorin`, `raspbian`, or another debian-family derivative, the script maps
the host onto the upstream Ubuntu/Debian CUDA repo via `UBUNTU_CODENAME` /
`VERSION_CODENAME` (`focal`/`jammy`/`noble` → Ubuntu 20.04/22.04/24.04;
`bullseye`/`bookworm`/`trixie` → Debian 11/12/12). If the host's codename
doesn't match a known upstream release, `--install` exits with the same
manual-install guidance described above.

**Docker not installed**: `--check-only` reports `MISSING: Docker is not
installed` and prints the exact rerun command appropriate to the detected
distro family. The default `--install` path installs Docker (`docker.io` /
`moby-engine` / `docker-ce` / `docker` depending on family), enables/starts
the daemon, configures the NVIDIA runtime, and adds the invoking user to
the `docker` group. If you prefer to manage Docker yourself, install it
before rerunning the script or pass `--skip-docker-install`.

**Docker installed but `docker run` still needs sudo**: The script adds the
invoking user to the `docker` group, but Linux only refreshes group
membership on a new login session. Log out and back in, or run
`newgrp docker` in each new shell, until the new membership is active.

**Docker runtime still missing**: Restart Docker, then rerun
`nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker`.

**Driver branch detected != 580**: The driver-branch pin is exact on
debian-family (`nvidia-open-580`). On rhel-/suse-family the script
installs the latest open driver shipped in NVIDIA's CUDA 13.0 repo for
the detected distro, which is always ≥ 580. If your host needs a stricter
pin, set `$NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_RHEL` / `$NVIDIA_DRIVER_KMOD_RHEL` /
`$NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_SUSE` to the exact package names you want before
running `--install`.

**Driver installed but `nvidia-smi` fails**: Load the module with
`sudo modprobe nvidia` or reboot. Secure Boot may require MOK enrollment on
systems where it is enabled.

**Kubernetes still has no GPU capacity**: Confirm the driver works on each GPU
node with `nvidia-smi`, then check the GPU Operator/device plugin pods and node
labels.

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