Linux-Installation

Chloros wird für Linux als .deb-Pakete bereitgestellt, die CLI und das Backend installieren. Python und SDK werden separat über pip installiert.

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Linux amd64 (x86_64)

Systemanforderungen

Anforderung	Minimum	Empfohlen
Distribution	Ubuntu 20.04+ / Debian 11+	Ubuntu 22.04+
Prozessor	x86_64 (Intel/AMD)	Intel Core i7 oder besser
Arbeitsspeicher (RAM)	8 GB	16 GB oder mehr
Grafikkarte	Keine (CPU-Verarbeitung)	NVIDIA-GPU mit 4 GB+ VRAM
Speicherplatz	2 GB freier Speicherplatz	SSD mit 10 GB+ freiem Speicherplatz
Python	Python 3.7+ (für SDK)	Python 3.10+

Installation

Laden Sie das .deb-Paket herunter und installieren Sie es:

sudo dpkg -i chloros-amd64.deb

Überprüfen Sie die Installation:

chloros-cli --version

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Linux arm64 (NVIDIA Jetson)

Systemanforderungen

Anforderung	Minimum	Empfohlen
Plattform	NVIDIA Jetson mit JetPack 6	Jetson Orin NX 16 GB oder AGX Orin
JetPack	JetPack 6.x	Aktuelles JetPack 6
Arbeitsspeicher (RAM)	8 GB (gemeinsam genutzt von GPU/CPU)	16 GB+ gemeinsam genutzt
Speicherplatz	2 GB freier Speicherplatz	NVMe-SSD mit 10 GB+ freiem Speicherplatz
Python	Python 3.7+ (für SDK)	Python 3.10+

Installation

Laden Sie das JetPack 6 .deb-Paket herunter und installieren Sie es:

sudo dpkg -i chloros-arm64-jp6.deb

Überprüfen Sie die Installation:

chloros-cli --version

Ausführliche Informationen zur Jetson-Einrichtung einschließlich Wärmemanagement und Einsatz vor Ort finden Sie im NVIDIA Jetson-Handbuch.

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Python SDK Installation (Alle Linux)

Das Python SDK wird separat über pip installiert und funktioniert sowohl auf amd64 als auch auf arm64:

pip install chloros-sdk

Um die optionale Unterstützung für Progress-Streaming einzubinden:

pip install chloros-sdk[progress]

Überprüfen Sie das SDK:

python -c "import chloros_sdk; print(chloros_sdk.__version__)"

Das Paket .deb installiert das Backend Chloros und CLI. Das Python SDK ist ein separates pip-Paket, das über ein lokales HTTP API mit dem Backend kommuniziert.

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Konfigurationsverzeichnisse

Chloros auf Linux folgt der XDG-Basisverzeichnisspezifikation:

Zweck	Linux Pfad	Windows Äquivalent
Konfiguration	~/.config/chloros/	%APPDATA%\Chloros\
Daten / Projekte	~/.local/share/chloros/	%LOCALAPPDATA%\Chloros\
Cache / Anmeldedaten	~/.cache/chloros/	%APPDATA%\Chloros\cache\

Speicherorte der Backend-Ausführungsdateien

Das Paket .deb installiert das Backend an einem Standard-Speicherort. CLI und SDK erkennen den Backend-Pfad automatisch:

Installationsmethode	Backend-Pfad
.deb-Paket	/usr/lib/chloros/chloros-backend
Manuell / benutzerdefiniert	/opt/mapir/chloros/backend/chloros-backend

Sie können den Backend-Pfad mit dem Flag --backend-exe oder dem Konstruktorparameter backend_exe überschreiben.

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Ersteinrichtung

1. Aktivieren Sie Ihre Lizenz

Für den Zugriff auf CLI und SDK ist eine Chloros+-Lizenz erforderlich:

chloros-cli login [e-mail] 'your-password'

2. Überprüfen Sie Ihren Lizenzstatus

chloros-cli status

3. Verarbeiten Sie Ihren ersten Datensatz

chloros-cli process ~/datasets/flight001

4. Führen Sie eine Systemdiagnose durch

Stellen Sie sicher, dass Ihr System korrekt konfiguriert ist:

chloros-cli selftest

Dies führt 7 Diagnosetests durch, darunter Version, Backend-Start, API-Konnektivität und CUDA/GPU-Verfügbarkeit.

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Beispiele für Bash-Skripte

Mehrere Datensätze verarbeiten

#!/bin/bash
for dataset in ~/datasets/2026/*/; do
    echo "Processing $(basename "$dataset")..."
    chloros-cli process "$dataset" --format tiff-32
    echo "Done: $(basename "$dataset")"
done

Mit benutzerdefinierten Einstellungen verarbeiten

#!/bin/bash
chloros-cli process ~/datasets/field_a \
    --output ~/output/field_a \
    --format tiff-32 \
    --indices NDVI NDRE GNDVI \
    --debayer texture-aware \
    --no-vignette

Automatisierte Verarbeitung mit Cron

Fügen Sie dies zu Ihrer crontab hinzu (crontab -e), um neue Datensätze automatisch zu verarbeiten:

# Process any new datasets at 2 AM daily
0 2 * ** /usr/bin/chloros-cli process /data/incoming --output /data/processed >> /var/log/chloros.log 2>&1

Python SDK Beispiel

from chloros_sdk import process_folder

# One-line processing
result = process_folder(
    "/home/user/datasets/flight001",
    indices=["NDVI", "NDRE"],
    export_format="TIFF (32-bit, Percent)"
)

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Fehlerbehebung

CLI nach der Installation nicht gefunden

Wenn chloros-cli nach der Installation des Pakets .deb nicht gefunden wird:

# Check if the binary exists
which chloros-cli
ls -la /usr/bin/chloros-cli

# If not in PATH, check the installation
dpkg -L chloros-amd64  # or chloros-arm64-jp6

# Reload your shell
source ~/.bashrc

Zugriff verweigert

# Ensure the binary is executable
sudo chmod +x /usr/bin/chloros-cli
sudo chmod +x /usr/lib/chloros/chloros-backend

Backend konnte nicht gestartet werden

# Check if port 5000 is already in use
lsof -i :5000

# Kill any existing process on port 5000
kill $(lsof -t -i :5000)

# Try starting with a different port
chloros-cli --port 5001 process ~/datasets/flight001

CUDA nicht erkannt

# Check NVIDIA driver installation
nvidia-smi

# Check CUDA availability
nvcc --version

# On Jetson, check JetPack version
cat /etc/nv_tegra_release

Fehlende gemeinsam genutzte Bibliotheken

# Install common dependencies
sudo apt-get update
sudo apt-get install -f

# Check for missing libraries
ldd /usr/lib/chloros/chloros-backend | grep "not found"

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Aktualisierung von Chloros auf Linux

Verwenden Sie den integrierten Update-Befehl, um nach Updates zu suchen und diese zu installieren:

# Check for updates without installing
chloros-cli update --check

# Check for and install updates
chloros-cli update

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Nächste Schritte

• NVIDIA Jetson-Handbuch – Jetson-spezifische Optimierung und Bereitstellung

• CLI : Befehlszeile — Vollständige CLI-Befehlsreferenz

• API : Python SDK — Vollständige SDK-Referenz

• Dynamische Rechenanpassung — Wie sich Chloros an Ihre Hardware anpasst