Instalación

La instalación de Headless AugeLab Studio varía según el sistema operativo. Sigue las instrucciones a continuación para tu plataforma específica.

Windows

Usar el instalador de AugeLab Studio en Windows configura manualmente el runtime headless y es la forma recomendada de instalar Headless Studio en Windows.

Linux

Instalar AugeLab Studio es muy sencillo en sistemas Linux. Sigue estos pasos.

No se recomienda instalar sobre el Python del sistema. Utiliza entornos virtuales (por ejemplo, `venv` o `uv`) para aislar la instalación. { % endhint %}

Instalar dependencias

apt-get update -y && \
    apt-get install -y --no-install-recommends \
    libdmtx0b \
    zbar-tools \
    build-essential \
    libgl1-mesa-glx \
    curl \
    ca-certificates \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

Instalar Python 3.12

Hay varias maneras de instalar Python 3.12 en sistemas Linux. Nuestra recomendación es usar uv. Si ya tienes uv instalado, salta al siguiente paso.

curl -fsSL https://astral.sh/uv/0.9.17/install.sh | bash -s -- -p /usr/local -v 1.4.6
uv python install 3.12
uv venv

Instalar AugeLab Studio Headless

uv pip install studio --extra-index-url https://pyrepo.augelab.com --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu --index-strategy unsafe-best-match

Docker con CPU/CUDA en x86_64

Hay varias imágenes Docker precompiladas para ejecutar Headless Studio. La primera opción es descargar una imagen existente de nuestro repositorio en Docker Hub:

Imagen Docker CPU

Opción 1: Descargar la imagen

# change the version tag as needed
docker pull public.ecr.aws/o9c1t9b5/augelab-studio/ubuntu-cpu-studio:3.4.5

Opción 2: Crear desde cero

FROM python:3.12-slim-bookworm

# Set a working directory inside the container
WORKDIR /app

# 2. Install System Dependencies identified from the workflow, install uv
RUN apt-get update -y && \
    apt-get install -y --no-install-recommends \
    libdmtx0b \
    zbar-tools \
    build-essential \
    libgl1-mesa-glx \
    curl \
    ca-certificates \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Download the latest installer
ADD https://astral.sh/uv/0.9.17/install.sh /uv-installer.sh

# Run the installer then remove it
RUN sh /uv-installer.sh && rm /uv-installer.sh

# Ensure the installed binary is on the `PATH`
ENV PATH="/root/.local/bin/:$PATH"

# 4. Install Python Dependencies using pip
RUN uv pip install studio==3.4.5 --system --extra-index-url https://pyrepo.augelab.com --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu --index-strategy unsafe-best-match

Imagen GPU/CUDA

AugeLab Studio también soporta aceleración CUDA para escenarios headless. Hay imágenes Docker precompiladas disponibles para varias versiones de CUDA:

# change the version tag as needed
docker pull public.ecr.aws/o9c1t9b5/augelab-studio/ubuntu-gpu-studio:3.4.5

Construir la imagen por tu cuenta puede llevar 3–4 horas y varias iteraciones. Si deseas compilar tu propia imagen, contáctanos para obtener instrucciones detalladas.

ARM64 (Raspberry Pi, Jetson Nano/AGX)

AugeLab Studio soporta arquitectura ARM64 para uso headless en dispositivos como Raspberry Pi y la serie NVIDIA Jetson. A continuación se muestran las instrucciones de instalación para estas plataformas.

Raspberry Pi 4x

Para instalar Headless Studio en Raspberry Pi OS (64-bit), sigue los mismos pasos que para Linux arriba. Asegúrate de tener Python 3.12 instalado vía uv u otro método antes de instalar el paquete Studio.

Jetson Nano/AGX

Los dispositivos Jetson funcionan en arquitectura ARM64 y requieren versiones específicas de CUDA y varias compilaciones.

La instalación por CPU es similar a la descrita para Linux más arriba, pero para soporte GPU/CUDA en Jetson, contáctanos para instrucciones detalladas y paquetes precompilados adecuados para los dispositivos Jetson.