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異なるハードウェア環境でSpatialLMのインストールと設定プロセスを最適化するには？

2025-08-28

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設置構成を簡素化する実用的なソリューション

インストール作業を簡略化するために、以下のような対策をとることができる：

ビルド済みコンテナ：Dockerイメージを使用して完全な環境をカプセル化し、バージョンの競合を回避する。
段階的な検証：CUDA → Pytorch → Dependent Librariesの順にインストール状況を確認する。
環境の隔離：Pythonのバージョンを管理するためにconda仮想環境を厳密に使用する
コンパイル済みパッケージ：torchsparseのような複雑な依存関係には、プリコンパイル版を使うことを検討しよう。

チームで使用するシナリオでは、依存関係とバージョンチェックのプロセスを自動化するために、ワンクリックインストールスクリプトを作成することをお勧めします。

この答えは記事から得たものである。SpatialLM：部屋を掃引すると、AIが自動的に3Dモデルを描画します！について

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