Earth2Studio 安装指引
将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @org-02qudk26/earth2studio-install。
技能介绍
要解决什么问题
Earth2Studio 是面向数值天气预报与地球系统建模的 Python 生态,核心包之外还有大量按模型划分的可选扩展(预报、诊断、数据同化、子模块等)。版本迭代时安装入口、扩展名和构建注意事项会变;用 pip 与 uv 的路径也不相同,部分扩展还会触发长时间本地编译或 pip 特有的预装步骤。若助手直接替你执行 pip install / uv sync,既不符合安全习惯,也容易在 CUDA、PyTorch 与工具链不匹配时把环境弄乱。
技能如何工作
本技能只负责安装与验证,不编写推理或训练代码。它把 Earth2Studio 官方安装页 当作真理之源:先用 WebFetch 拉取实时文档,提取当前版本标签、扩展列表与构建说明,再据此给出命令。
典型流程包括:了解你的包管理器(推荐 uv)、项目上下文与 Python 版本;提供基础安装命令并引导你自行运行后做验证;按你的用例(而非倾倒全部选项)协助选择预报/诊断/同化/子模块扩展;必要时说明 EARTH2STUDIO_* 缓存与超时等环境变量;安装失败时按常见问题(PyTorch/CUDA、flash-attention、ecCodes、Python 开发头等)排查。
硬性约束:即使用户说「直接装吧」,也只会给出准确命令并等待你确认已执行,绝不代跑任何包管理器。
适用边界
- 不负责模型检查点下载(多在首次推理时发生)。
- 不配置 data 扩展之外的数据源,也不组合完整 Earth2Studio 工作流。
- 无法修复与缺依赖无关的运行时错误。
使用场景
- 在新机器上搭 Python 3.13 环境,需要按官方文档用 uv 或 pip 安装 Earth2Studio 核心包并验证 GPU 可用
- 已有科研项目仓库,要追加 GraphCast、AIFS 等预报模型扩展,但不确定哪些 extra 对应你的推理用例
- pip 安装 flash-attention 或 natten 失败,需要对照实时文档排查 CUDA 与 PyTorch 版本及预装依赖
- 在共享存储或 CI 节点上安装,需要配置 EARTH2STUDIO 缓存目录并避免助手代跑包管理器命令
适合人员
- 在 GPU 工作站上部署数值预报推理环境的气象/地球系统 ML 工程师,需要选对 optional extras 并过安装验证
- 用 Earth2Studio 做诊断或后处理模型(如 corrdiff、climatenet)的研究员,希望按用例选配扩展而非一次性装全量
- 负责实验室或集群 Python 环境的运维,要把安装命令交给成员自行执行并处理 ecCodes、Python-dev 等系统依赖提示
- 首次接触数据同化测试版扩展(需 CuPy/cuDF)的开发者,需要在安装阶段确认 CUDA 12 与扩展构建前提