holoscan-install-source
NVIDIA/skills
Скомпилируйте SDK Holoscan из исходного кода с помощью встроенного скрипта сборки на основе Docker, в результате чего будет создано локальное дерево установки для приложений, использующих CMake.
...Расширить всеHoloscan SDK — Сборка из исходного кода
Цель
Сборка Holoscan SDK из nvidia-holoscan/holoscan-sdk дерева исходного кода с помощью соответствующего ./run скрипт (компиляция происходит внутри контейнера Docker), создав локальное установочное дерево, которое можно использовать в качестве зависимости CMake.
Необходимые условия
- Хост-компьютер под управлением Linux с графическим процессором NVIDIA и драйвером (
nvidia-smi). git, Docker с NVIDIA Container Toolkit (docker run --gpus allработает), а такжеdocker-buildx-plugin.- около 20 ГБ свободного места на диске для контейнера сборки + деревьев сборки/установки.
- 10–30 минут на первую сборку с нуля.
Ограничения
- Рекомендуется использовать только в тех случаях, когда готовые пакеты (Conda / контейнер / apt / wheel) не подходят — из-за наличия отладочных символов, пользовательских опций CMake или неподдерживаемых конфигураций.
- По-прежнему требуется Docker —
./runскрипт выполняет сборку внутри контейнера; это не настоящая сборка на «голом железе». - Для кросс-компиляции на aarch64 требуется
qemu-user-staticна хосте.
Шаг 0: Ознакомьтесь с официальными инструкциями по установке
Всегда обращайтесь к разделу «Сборка из исходного кода» https://docs.nvidia.com/holoscan/sdk-user-guide/sdk_installation.html (а также на GitHub по ссылке README.md / DEVELOP.md для выбранного тега) перед сборкой. Выдержка: необходимые ./run флаги для целевой архитектуры и версии CUDA, поддерживаемые ветки/теги, любые исправления для Dockerfile, указанные для данного релиза, а также названия тестов, рекомендованные для проверки. Если документация противоречит чему-либо из приведённого ниже, то приоритет имеет документация.
Шаг 1: Необходимые условия
Убедитесь, что установлены git и Docker (с пропусканием GPU):
git --version
docker --version
docker run --rm --gpus all ubuntu:22.04 nvidia-smi
- Если Docker отсутствует → воспользуйтесь инструкцией по установке на https://docs.docker.com/engine/install/
- Если пропуск GPU не работает → установите NVIDIA Container Toolkit:
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list \ | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' \ | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker && sudo systemctl restart docker - Если отсутствует Docker buildx:
sudo apt-get install docker-buildx-plugin
Шаг 2: Клонируйте репозиторий
При необходимости клонируйте репозиторий в ~/holoscan/holoscan-sdk
mkdir -p ~/holoscan/
git clone https://github.com/nvidia-holoscan/holoscan-sdk.git
cd ~/holoscan/holoscan-sdk
Для сборки конкретного релиза (рекомендуется для обеспечения стабильности):
git tag | grep -E '^v[0-9]' | sort -V | tail -5 # list recent tags
git checkout v # e.g. v4.1.0
Шаг 3: Сборка
Скрипт ./run build скрипт за один шаг выполняет создание контейнера, настройку CMake, компиляцию и установку. Предупредите пользователя, что при первом запуске это займет 10–30 минут (загрузка базового образа + компиляция).
./run build
Общие параметры:
| Флаг | Назначение |
|---|---|
--type debug |
Отладочная сборка (символы, без оптимизации) |
--type RelWithDebInfo |
Релиз + отладочные символы |
--arch aarch64 |
Кросс-компиляция для ARM64 (требуется sudo apt install qemu-user-static) |
--gpu igpu |
сборка с iGPU для Jetson/IGX |
--dryrun |
Предварительный просмотр команд без выполнения |
Если после изменения параметров возникают ошибки кэша CMake:
./run clear_cache && ./run build
Результаты вывода попадают в эти папки и могут быть получены с помощью ./run get_build_dir и ./run get_install_dir
- Каталог сборки:
build-cu- / - Каталог установки:
install-cu.- /
Шаг 4: Запуск тестов
Запустите следующие тесты
- EXAMPLE_CPP_HELLO_WORLD_TEST
- EXAMPLE_PYTHON_HELLO_WORLD_TEST
- EXAMPLE_CPP_TENSOR_INTEROP_TEST
- EXAMPLE_PYTHON_TENSOR_INTEROP_TEST
- EXAMPLE_CPP_VIDEO_REPLAYER_TEST
- ПРИМЕР_PYTHON_ТЕСТ_ВИДЕОПРОИГРЫВАТЕЛЯ
./run test
Чтобы запустить все шесть необходимых тестов сразу, используйте регулярное выражение в одинарных кавычках (слово | должно быть заключено в кавычки, чтобы bash не интерпретировал его как канал):
./run test --options "-R 'EXAMPLE_CPP_HELLO_WORLD_TEST|EXAMPLE_PYTHON_HELLO_WORLD_TEST|EXAMPLE_CPP_TENSOR_INTEROP_TEST|EXAMPLE_PYTHON_TENSOR_INTEROP_TEST|EXAMPLE_CPP_VIDEO_REPLAYER_TEST|EXAMPLE_PYTHON_VIDEO_REPLAYER_TEST' --output-on-failure"
Запустите конкретный тест по имени или с помощью регулярного выражения:
./run test --name
./run test --options "-R '' --output-on-failure"
./run test --verbose
Важно: всегда заключайте строку с регулярным выражением в одинарные кавычки, если она содержит | — без кавычек bash интерпретирует | как вертикальную черту, и команда завершается с ошибкой command not found.
Ожидаемый результат: все тесты проходят успешно. Отметьте все сбои и сообщите о них пользователю, прежде чем продолжить.
Шаг 5: Укажите приложениям путь к дереву установки
После сборки приложения могут использовать дерево установки в качестве зависимости CMake. Предоставьте пользователю следующий путь:
/path/to/holoscan-sdk/install-cu-/
Пользователь может установить Holoscan_ROOT или CMAKE_PREFIX_PATH на этот каталог при сборке своих собственных приложений.
Устранение неполадок
| Симптом | Способ устранения |
|---|---|
bash: при запуске тестов |
Регулярное выражение содержит | — заключите его в одинарные кавычки: --options "-R ' |
| Ошибки кэша CMake после изменения опции | ./run clear_cache && ./run build |
| Docker buildx не найден | sudo apt-get install docker-buildx-plugin |
| GPU не отображается внутри контейнера сборки | Проверьте NVIDIA Container Toolkit и запустите заново sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker |
| Сбой кросс-компиляции (aarch64) | Установите qemu: sudo apt-get install qemu-user-static |
---
name: holoscan-install-source
description: Build the Holoscan SDK from source using its in-tree Docker-based build script, producing a local install tree for CMake-based applications.
license: Apache-2.0
---
# Holoscan SDK — Build from Source
## Purpose
Build the Holoscan SDK from the `nvidia-holoscan/holoscan-sdk` source tree using its `./run` script (which builds inside a Docker container), producing a local install tree consumable as a CMake dependency.
## Prerequisites
- Linux host with NVIDIA GPU + driver (`nvidia-smi`).
- `git`, Docker with NVIDIA Container Toolkit (`docker run --gpus all` works), and `docker-buildx-plugin`.
- ~20 GB free disk for the build container + build/install trees.
- 10–30 min for a clean first build.
## Limitations
- Only recommended when published packages (Conda / container / apt / wheel) don't fit — debug symbols, custom CMake options, or unsupported configs.
- Still requires Docker — the `./run` script builds inside a container; this is not a true bare-metal build.
- Cross-compiling to aarch64 needs `qemu-user-static` on the host.
## Step 0: Consult the Official Install Instructions
Always fetch the "Build from Source" section of `https://docs.nvidia.com/holoscan/sdk-user-guide/sdk_installation.html` (and the linked GitHub `README.md` / `DEVELOP.md` for the chosen tag) before building. Extract: required `./run` flags for the target architecture and CUDA major, supported branches/tags, any Dockerfile patches called out for the release, and the test names recommended for verification. If the doc disagrees with anything below, the doc wins.
## Step 1: Prerequisites
Check that git and Docker (with GPU passthrough) are available:
```bash
git --version
docker --version
docker run --rm --gpus all ubuntu:22.04 nvidia-smi
```
- If Docker is missing → help install from https://docs.docker.com/engine/install/
- If GPU passthrough fails → install NVIDIA Container Toolkit:
```bash
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list \
| sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' \
| sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker && sudo systemctl restart docker
```
- If Docker buildx is missing: `sudo apt-get install docker-buildx-plugin`
## Step 2: Clone the Repository
Clone repo to ~/holoscan/holoscan-sdk if needed
```bash
mkdir -p ~/holoscan/
git clone https://github.com/nvidia-holoscan/holoscan-sdk.git
cd ~/holoscan/holoscan-sdk
```
To build a specific release tag (recommended for stability):
```bash
git tag | grep -E '^v[0-9]' | sort -V | tail -5 # list recent tags
git checkout v<VERSION> # e.g. v4.1.0
```
## Step 3: Build
The `./run build` script handles container creation, CMake configuration, compilation, and install in one step. Warn the user this takes **10–30 minutes** on first run (downloads base image + compiles).
```bash
./run build
```
Common options:
| Flag | Purpose |
|------|---------|
| `--type debug` | Debug build (symbols, no optimization) |
| `--type RelWithDebInfo` | Release + debug symbols |
| `--arch aarch64` | Cross-compile for ARM64 (needs `sudo apt install qemu-user-static`) |
| `--gpu igpu` | iGPU build for Jetson/IGX |
| `--dryrun` | Preview commands without executing |
If CMake cache errors occur after changing options:
```bash
./run clear_cache && ./run build
```
Output lands in these folders, and can be retrieved with `./run get_build_dir` and `./run get_install_dir`
* Build dir: `build-cu<N>-<arch>/`
* Install dir: `install-cu<N>-<arch>/`.
## Step 4: Run Tests
Run the following tests
* EXAMPLE_CPP_HELLO_WORLD_TEST
* EXAMPLE_PYTHON_HELLO_WORLD_TEST
* EXAMPLE_CPP_TENSOR_INTEROP_TEST
* EXAMPLE_PYTHON_TENSOR_INTEROP_TEST
* EXAMPLE_CPP_VIDEO_REPLAYER_TEST
* EXAMPLE_PYTHON_VIDEO_REPLAYER_TEST
```bash
./run test
```
To run all six required tests at once, use a single-quoted regex (the `|` must be quoted to prevent bash from treating it as a pipe):
```bash
./run test --options "-R 'EXAMPLE_CPP_HELLO_WORLD_TEST|EXAMPLE_PYTHON_HELLO_WORLD_TEST|EXAMPLE_CPP_TENSOR_INTEROP_TEST|EXAMPLE_PYTHON_TENSOR_INTEROP_TEST|EXAMPLE_CPP_VIDEO_REPLAYER_TEST|EXAMPLE_PYTHON_VIDEO_REPLAYER_TEST' --output-on-failure"
```
Run a specific test by name or regex:
```bash
./run test --name <test_name>
./run test --options "-R '<regex>' --output-on-failure"
./run test --verbose
```
**Important:** Always single-quote the regex string when it contains `|` — without quotes, bash interprets `|` as a pipe and the command fails with `command not found`.
Expected: all tests pass. Note any failures and report them to the user before continuing.
## Step 5: Point Applications at the Install Tree
Once built, applications can use the install tree as a CMake dependency. Give the user this path:
```
/path/to/holoscan-sdk/install-cu<N>-<arch>/
```
They can set `Holoscan_ROOT` or `CMAKE_PREFIX_PATH` to this directory when building their own applications.
## Troubleshooting
| Symptom | Fix |
|---------|-----|
| `bash: <TEST_NAME>: command not found` when running tests | The regex contains `\|` — wrap it in single quotes: `--options "-R '<regex>'"` |
| CMake cache errors after option change | `./run clear_cache && ./run build` |
| Docker buildx not found | `sudo apt-get install docker-buildx-plugin` |
| GPU not visible inside build container | Verify NVIDIA Container Toolkit and re-run `sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker` |
| Cross-compile fails (aarch64) | Install qemu: `sudo apt-get install qemu-user-static` |
Все файлы
5 файловУстановить holoscan-install-source
Скачайте файлы навыков и распакуйте их в каталог .claude/skills/.
Скачать ZIPКлонируйте репозиторий и скопируйте файлы навыка в свой проект.
git clone https://github.com/NVIDIA/skills/tree/main/skills/holoscan-install-source # Copy SKILL.md to your .claude/skills/ directory
Копировать





Дом
