Исследовать опциональную установку CUDA runtime в Linux и WSL #2

New Issue

2026-08-11T17:04:02+03:00

ddmitry commented

2026-08-11 17:04:02 +03:00

Parent

What to build

Разобраться, стоит ли менять установку CUDA runtime в Linux/WSL. Сейчас любая
установка проекта на Linux x86_64 скачивает прямую зависимость
nvidia-cublas-cu12 размером около 554 MiB, даже если NVIDIA GPU отсутствует и
пользователь выбирает ONNX, OpenVINO или CPU.

Это не готовая задача на перенос зависимости в extra. Сначала нужен
человеческий triage установочных сценариев и продуктового компромисса:
экономия места для CPU-only пользователей против бесшовного первого запуска
CUDA без системного Toolkit. Допустимый итог — оставить текущее поведение.

Acceptance criteria

Перечислены реальные способы установки и обновления проекта, включая
локальную разработку, автоматизированную установку, CPU-only Linux/WSL и
Linux/WSL с NVIDIA GPU.
Сравнены варианты: обязательная зависимость, optional extra для CUDA,
отдельная группа зависимостей и установка runtime по запросу; для каждого
описаны пользовательский UX, offline-сценарий и риск сломать первый CUDA-запуск.
Проверено влияние выбранного подхода на lock-файл, публикацию пакета и
существующий CUDA bootstrap.
Принято явное решение go/no-go. При go сформулированы отдельные
implementation-тикеты и проверка на чистых CPU- и NVIDIA-окружениях; при
no-go записано обоснование сохранения текущих ~554 MiB.

Blocked by

None — triage можно начать независимо, когда появится желание заниматься
установочным UX.

## Parent #1 ## What to build Разобраться, стоит ли менять установку CUDA runtime в Linux/WSL. Сейчас любая установка проекта на Linux x86_64 скачивает прямую зависимость `nvidia-cublas-cu12` размером около 554 MiB, даже если NVIDIA GPU отсутствует и пользователь выбирает ONNX, OpenVINO или CPU. Это не готовая задача на перенос зависимости в extra. Сначала нужен человеческий triage установочных сценариев и продуктового компромисса: экономия места для CPU-only пользователей против бесшовного первого запуска CUDA без системного Toolkit. Допустимый итог — оставить текущее поведение. ## Acceptance criteria - [ ] Перечислены реальные способы установки и обновления проекта, включая локальную разработку, автоматизированную установку, CPU-only Linux/WSL и Linux/WSL с NVIDIA GPU. - [ ] Сравнены варианты: обязательная зависимость, optional extra для CUDA, отдельная группа зависимостей и установка runtime по запросу; для каждого описаны пользовательский UX, offline-сценарий и риск сломать первый CUDA-запуск. - [ ] Проверено влияние выбранного подхода на lock-файл, публикацию пакета и существующий CUDA bootstrap. - [ ] Принято явное решение go/no-go. При go сформулированы отдельные implementation-тикеты и проверка на чистых CPU- и NVIDIA-окружениях; при no-go записано обоснование сохранения текущих ~554 MiB. ## Blocked by - None — triage можно начать независимо, когда появится желание заниматься установочным UX.

ddmitry added the needs-triage label 2026-08-11 17:04:02 +03:00

ddmitry referenced this issue

2026-08-11 17:08:28 +03:00

Python 3.13, onnx-asr 0.12 и три модели GigaAM в каталоге #1

Sign in to join this conversation.

1 Participants

Notifications

Due Date

No due date set.

Dependencies

No dependencies set.

Reference: ddmitry/local-transcriber#2