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# Instalación
La instalación de AugeLab Studio en modo headless varía según el sistema operativo. Sigue las instrucciones a continuación según tu plataforma.
## 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
Descarga el script instalador para Linux desde [account.augelab.com](https://account.augelab.com). El instalador soporta Debian y distribuciones basadas en Debian (incluyendo Ubuntu). Crea un entorno virtual aislado en `~/studio_venv`, instala el perfil de paquete seleccionado `studio` y crea lanzadores de escritorio cuando se selecciona el modo UI.
> **Advertencia:**\
> El instalador no instala los controladores NVIDIA. Para el modo AI/GPU, instala primero el controlador NVIDIA en el host. AugeLab Studio incluye los runtimes CUDA necesarios. En dispositivos Jetson, usa el stack JetPack/controlador NVIDIA correspondiente a tu dispositivo.
### Instalación completa
Usa esto para la instalación de escritorio regular + headless:
```bash
chmod +x installer.sh
./installer.sh --ui
```
Esto instala `studio[ui]`, crea `~/studio_venv`, añade el lanzador `augelab_studio` y crea las entradas de escritorio.
Después de la instalación, ejecuta:
```bash
augelab_studio
```
### Instalación completa con soporte AI/GPU
Instala primero el controlador NVIDIA y luego ejecuta:
```bash
chmod +x installer.sh
./installer.sh --ui --ai
```
Esto instala `studio[ui,gpu]`.
Solo headless
Usa esto cuando solo necesites la API de Python y no necesites la UI de escritorio:
```bash
chmod +x installer.sh
./installer.sh --headless
```
Esto instala `studio`. No se crean lanzadores de UI ni entradas de escritorio.
Headless con soporte AI/GPU
Instala primero el controlador NVIDIA y luego ejecuta:
```bash
chmod +x installer.sh
./installer.sh --headless --ai
```
Esto instala `studio[gpu]`. No se crean lanzadores de UI ni entradas de escritorio.
Instalación interactiva
Ejecuta el instalador sin flags de modo para elegir el modo de instalación de forma interactiva:
```bash
chmod +x installer.sh
./installer.sh
```
El instalador preguntará si deseas instalar en modo headless o UI, y luego si quieres incluir el extra AI/GPU.
Instalación no interactiva con variables de entorno
Usa variables de entorno cuando ejecutes desde automatización:
```bash
INSTALL_UI=1 INSTALL_AI=0 ./installer.sh
INSTALL_UI=1 INSTALL_AI=1 ./installer.sh
INSTALL_UI=0 INSTALL_AI=0 ./installer.sh
INSTALL_UI=0 INSTALL_AI=1 ./installer.sh
```
`INSTALL_UI=1` selecciona el modo UI. `INSTALL_AI=1` incluye el extra AI/GPU.
Desinstalación
```bash
./installer.sh --uninstall
```
Esto elimina los archivos creados por el instalador:
* `~/studio_venv`
* `~/.local/bin/augelab_studio`
* Entradas de escritorio de AugeLab Studio
* Iconos de AugeLab Studio
Los directorios padre se eliminan solo si están vacíos.
Instalación manual de Python
Usa el instalador cuando sea posible. Si necesitas un entorno Python manual, instala en un entorno virtual aislado en vez de usar el Python del sistema:
```bash
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/*
curl -fsSL https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv venv -p 3.12 studio_venv
uv pip install --python studio_venv/bin/python \
studio \
--extra-index-url https://pyrepo.augelab.com \
--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu \
--index-strategy unsafe-best-match
```
Para instalación manual con AI/GPU, instala primero el controlador NVIDIA y luego reemplaza `studio` por `studio[gpu]`. AugeLab Studio incluye los runtimes CUDA necesarios.
## Docker con CPU/CUDA en x86\_64
Para despliegues de clientes, construye la imagen del contenedor a partir de un Dockerfile. AugeLab Studio es una aplicación de código cerrado, por lo que Docker instala el paquete `studio` desde el índice de paquetes de AugeLab en lugar de compilar Studio desde el código fuente.
Usa [Docker Example](/spanish/caracteristicas-clave/headless/docker-example.md) como la guía canónica de Docker. Incluye:
* Dockerfile para CPU
* Dockerfile para GPU/CUDA
* `docker-compose.yml`
* `.env`
* script para ejecutar escenarios
* carpeta de salida montada
### Docker para CPU
Usa Docker para CPU cuando tu escenario no necesite aceleración CUDA. El ejemplo de Docker parte de `python:3.12-slim-bookworm` e instala `studio`.
### GPU/CUDA
AugeLab Studio soporta aceleración CUDA para escenarios headless. El Docker para GPU requiere controladores NVIDIA compatibles y NVIDIA Container Toolkit en el host.
Usa el Dockerfile GPU/CUDA en [Docker Example](/spanish/caracteristicas-clave/headless/docker-example.md). Parte de una imagen runtime de NVIDIA CUDA e instala `studio[gpu]`.
## ARM64 (Raspberry Pi, Jetson Nano/AGX)
AugeLab Studio soporta arquitectura ARM64 para uso headless en dispositivos basados en Debian como Raspberry Pi y la serie NVIDIA Jetson.
Descarga los scripts instaladores para Linux ARM64 desde [account.augelab.com](https://account.augelab.com) y ejecuta el instalador en el dispositivo.
### Instalación completa ARM64
```bash
chmod +x installer.sh
./installer.sh --ui
```
Esto instala `studio[ui]`, crea `~/studio_venv`, añade el lanzador `augelab_studio` y crea las entradas de escritorio.
### Instalación completa ARM64 con soporte AI/GPU
Instala primero el stack JetPack/controlador NVIDIA correcto para tu dispositivo.
```bash
chmod +x installer.sh
./installer.sh --ui --ai
```
Esto instala `studio[ui,gpu]`.
Solo headless ARM64
```bash
chmod +x installer.sh
./installer.sh --headless
```
Esto instala `studio`. No se crean lanzadores de UI ni entradas de escritorio.
Headless ARM64 con soporte AI/GPU
Instala primero el stack JetPack/controlador NVIDIA correcto para tu dispositivo.
```bash
chmod +x installer.sh
./installer.sh --headless --ai
```
Esto instala `studio[gpu]`. No se crean lanzadores de UI ni entradas de escritorio.
Desinstalación ARM64
```bash
./installer.sh --uninstall
```
> **Información:**\
> El instalador ARM64 soporta Debian y distribuciones basadas en Debian. Si tu dispositivo usa otra familia de Linux, contacta a AugeLab para orientación de despliegue.
Para despliegues GPU en Jetson, asegura que el instalador, el stack JetPack/controlador NVIDIA y el perfil de paquete AugeLab coincidan con tu dispositivo.