env-doctor

一键诊断修复 CUDA/GPU 环境，本地、Docker、CI 全搞定

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 基础设施 🍴 复刻 10 🐛 待处理 8
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 173
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

env-doctor 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队mitulgarg
官网地址https://mitulgarg.github.io/env-doctor
GitHubhttps://github.com/mitulgarg/env-doctor
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型cicd,compatibility-tool,cuda,cuda-library,cuda-support,cuda-toolkit,cudnn,diagnostics,gpu,mcp-server,mlops,nvidia-driver,nvidia-gpu,nvidia-smi,pytorch,wsl2
GitHub 星标★ 173
上线时间2025-11-22 00:00:00
代码更新2026-11-01
仓库体积2.6 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

env-doctor 是一个用于诊断和修复 CUDA/GPU 环境兼容性问题的命令行工具，同时提供 MCP（Model Context Protocol）服务器接口。它能够检测本地、Docker 容器以及 CI/CD 流水线中的 GPU 环境配置，识别 CUDA 版本不匹配、驱动缺失、PyTorch/TensorFlow 与 CUDA 版本冲突等常见问题，并给出自动修复建议或直接执行修复操作。核心能力包括环境扫描、依赖兼容性矩阵校验、Docker 镜像环境检查、CI 配置验证，以及通过 MCP 协议集成到 AI 辅助开发工作流中，让开发者可以用自然语言交互式排查 GPU 环境问题。该项目旨在降低深度学习环境搭建的复杂性，提升开发与部署效率。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 173

技术标签

核心亮点

  • 提供 CLI 和 MCP 服务器双接口，既能手动操作，也能接入 AI 助手自然语言排查
  • 覆盖本地、Docker、CI/CD 多种场景，环境兼容性问题一站式解决
  • 自动修复功能可减少手动调整 CUDA 版本和依赖的繁琐步骤

不足之处

  • 项目处于早期阶段，功能覆盖面和稳定性有待验证
  • 文档和社区支持尚不完善，遇到复杂问题可能缺乏参考

适用场景

  • 本地开发环境配置 CUDA 和 PyTorch 时出现版本不匹配
  • Docker 镜像构建或运行时报 GPU 相关错误，快速定位原因
  • CI/CD 流水线中 GPU 测试环境不稳定，自动检查兼容性

替代项目

nvidia-smi、CUDA Toolkit 自带的 deviceQuery、conda 环境管理工具

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