mitulgarg/env-doctor
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CUDA / GPU 환경 호환성 문제를 로컬, Docker, CI/CD에서 진단하고 수정할 수 있습니다. CLI + MCP 서버 사용 가능.
개요
GPU와 Python AI 라이브러리 사이의 빠진 연결고리입니다 드라이버는 CUDA 11.8을 지원하지만, pip 설치 토치는 CUDA 12.4 휠을 제공했기 때문입니다. NVIDIA 드라이버, 시스템 툴킷, cuDNN, Python 라이브러리 간에 CUDA 버전이 불일치하는 경우도 있습니다. 환경이 고장 났는지 알아내고, 정확히 어떻게 고칠 수 있는지 알아내는 데 시간이 걸립니다. 핵심 CLI는 무거운 의존성이 없어 몇 초 만에 설치됩니다. 여러 GPU 노드로 구성된 분산 시스템을 관리하고 싶다면, 이 대시보드가 관측 가능성 측면에서 도움을 줄 수 있습니다. 이 대시보드는 여러 GPU 머신을 모니터링할 수 있는 웹 UI를 추가하며, 핵심 CLI에는 아무런 영향이 없습니다. 곧 각 VM의 분산 환경 박사 CLI 인스턴스를 통해 대시보드에서 직접 작업을 할 수 있게 될 것입니다! 이걸 추가하면 fastapi, uvicorn, sqlalchemy, aiosqlite Env-Doctor는 Claude Code와 Claude Desktop 같은 AI 비서에 11개의 진단 도구를 노출하는 내장 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 포함하고 있습니다.
개요(AI 번역)
환경 박사
GPU와 Python AI 라이브러리 사이의 빠진 연결고리입니다
**“왜 방금 설치했는데도 PyTorch가 CUDA 오류로 크래시가 나는 거죠?” **
드라이버가 CUDA 11.8을 지원하지만,
pip install torch가 CUDA 12.4 휠을 제공했기 때문입니다.
**Env-Doctor가 GPU 컴퓨팅에서 #1 불편함을 진단하고 해결합니다:**NVIDIA 드라이버, 시스템 툴킷, cuDNN, Python 라이브러리 간의 CUDA 버전 불균형.
환경이 고장 났는지 알아내는 데 5초 걸리고, 어떻게 고칠지 정확히 알 수 있습니다.
의사 “체크” (진단)
특징
| 특징 | 기능 |
|---|---|
| 원커맨드 진단 | 호환성 확인: GPU 드라이버 → CUDA 툴킷 → cuDNN → PyTorch/TensorFlow/JAX |
| 컴퓨트 능력 검사 | GPU 아키텍처 불일치 감지 — 드라이버와 CUDA가 정상임에도 불구하고 새 GPU(예: Blackwell)에서 torch.cuda.is_available()가 False]를 반환하는 이유를 발견합니다 |
| 파이썬 버전 호환성 | AI 라이브러리와의 파이썬 버전 충돌 및 의존성 연쇄 영향 감지 |
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README
원문 README의 일부입니다. 원문 보기.
Env-Doctor
The missing link between your GPU and Python AI libraries
“Why does my PyTorch crash with CUDA errors when I just installed it?”
Because your driver supports CUDA 11.8, but
pip install torchgave you CUDA 12.4 wheels.
Env-Doctor diagnoses and fixes the #1 frustration in GPU computing: mismatched CUDA versions between your NVIDIA driver, system toolkit, cuDNN, and Python libraries.
It takes 5 seconds to find out if your environment is broken - and exactly how to fix it.
Doctor “Check” (Diagnosis)
Features
| Feature | What It Does |
|---|---|
| One-Command Diagnosis | Check compatibility: GPU Driver → CUDA Toolkit → cuDNN → PyTorch/TensorFlow/JAX |
| Compute Capability Check | Detect GPU architecture mismatches — catches why torch.cuda.is_available() returns False on new GPUs (e.g. Blackwell) even when driver and CUDA are healthy |
| Python Version Compatibility | Detect Python version conflicts with AI libraries and dependency cascade impacts |
| Jupyter / Notebook Output | from env_doctor import check; check() renders a rich HTML diagnosis inline in Jupyter, Colab, or VS Code notebooks — falls back to text in the terminal |
| CUDA Auto-Installer | Execute CUDA Toolkit installation directly with --run; CI-friendly with --yes; preview with --dry-run |
설치
uvx env-doctor check설정
// Claude Desktop config (~/.config/Claude/claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"env-doctor": {
"command": "env-doctor-mcp"
}
}
}