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# shellcheck shell=bash
# 로컬(Docker 없음) 개발 환경 활성화.  사용법:  source scripts/local_env.sh
#
# docker/Dockerfile 의 ENV 들과 docker-compose 가 넣어 주던 값을 여기서 대신 건다.
# 환경 자체는 scripts/local_setup.sh 가 만든다.

_VKGS_ROOT="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/.." && pwd)"

export MAMBA_ROOT_PREFIX="${MAMBA_ROOT_PREFIX:-$HOME/micromamba}"
eval "$("$HOME/.local/bin/micromamba" shell hook -s bash)"
micromamba activate vkgs

# --- Dockerfile ENV 대응 --------------------------------------------------
export VKGS_WORKSPACE="$_VKGS_ROOT"
export CUDA_HOME="$CONDA_PREFIX"             # conda 의 cuda-nvcc 12.1
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6"            # RTX 3060 Ti
# conda-forge 의 CUDA 는 헤더/라이브러리를 targets/ 아래에 둔다. torch 의 확장 빌더는
# $CUDA_HOME/include 만 보므로 이게 없으면 gsplat JIT 가 cuda_runtime_api.h 를 못 찾는다.
_CUDA_TGT="$CONDA_PREFIX/targets/x86_64-linux"
export CPATH="$_CUDA_TGT/include${CPATH:+:$CPATH}"
export LIBRARY_PATH="$_CUDA_TGT/lib:$CONDA_PREFIX/lib${LIBRARY_PATH:+:$LIBRARY_PATH}"
unset _CUDA_TGT
export PYTHONUNBUFFERED=1
export CCACHE_DIR="$_VKGS_ROOT/cache/ccache"

# nuScenes: 호스트에서는 NAS 원본을 직접 본다 (읽기 전용 — 절대 쓰지 않는다).
export NUSCENES_ROOT="${NUSCENES_ROOT:-/home/mm/nas2/nuscenes_original_junhan/nuscenes/original/full}"

# --- Vulkan -------------------------------------------------------------
# conda 의 libvulkan-loader 는 자기 prefix 아래 icd.d 만 뒤진다.
# 호스트 NVIDIA 드라이버의 ICD 를 명시해야 GPU 가 보인다 (안 하면 장치 0개).
export VK_DRIVER_FILES=/usr/share/vulkan/icd.d/nvidia_icd.json
export VK_ICD_FILENAMES="$VK_DRIVER_FILES"   # 구버전 로더용 이름

unset _VKGS_ROOT

	# shellcheck shell=bash
	# 로컬(Docker 없음) 개발 환경 활성화. 사용법: source scripts/local_env.sh
	#
	# docker/Dockerfile 의 ENV 들과 docker-compose 가 넣어 주던 값을 여기서 대신 건다.
	# 환경 자체는 scripts/local_setup.sh 가 만든다.

	_VKGS_ROOT="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/.." && pwd)"

	export MAMBA_ROOT_PREFIX="${MAMBA_ROOT_PREFIX:-$HOME/micromamba}"
	eval "$("$HOME/.local/bin/micromamba" shell hook -s bash)"
	micromamba activate vkgs

	# --- Dockerfile ENV 대응 --------------------------------------------------
	export VKGS_WORKSPACE="$_VKGS_ROOT"
	export CUDA_HOME="$CONDA_PREFIX" # conda 의 cuda-nvcc 12.1
	export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6" # RTX 3060 Ti
	# conda-forge 의 CUDA 는 헤더/라이브러리를 targets/ 아래에 둔다. torch 의 확장 빌더는
	# $CUDA_HOME/include 만 보므로 이게 없으면 gsplat JIT 가 cuda_runtime_api.h 를 못 찾는다.
	_CUDA_TGT="$CONDA_PREFIX/targets/x86_64-linux"
	export CPATH="$_CUDA_TGT/include${CPATH:+:$CPATH}"
	export LIBRARY_PATH="$_CUDA_TGT/lib:$CONDA_PREFIX/lib${LIBRARY_PATH:+:$LIBRARY_PATH}"
	unset _CUDA_TGT
	export PYTHONUNBUFFERED=1
	export CCACHE_DIR="$_VKGS_ROOT/cache/ccache"

	# nuScenes: 호스트에서는 NAS 원본을 직접 본다 (읽기 전용 — 절대 쓰지 않는다).
	export NUSCENES_ROOT="${NUSCENES_ROOT:-/home/mm/nas2/nuscenes_original_junhan/nuscenes/original/full}"

	# --- Vulkan -------------------------------------------------------------
	# conda 의 libvulkan-loader 는 자기 prefix 아래 icd.d 만 뒤진다.
	# 호스트 NVIDIA 드라이버의 ICD 를 명시해야 GPU 가 보인다 (안 하면 장치 0개).
	export VK_DRIVER_FILES=/usr/share/vulkan/icd.d/nvidia_icd.json
	export VK_ICD_FILENAMES="$VK_DRIVER_FILES" # 구버전 로더용 이름

	unset _VKGS_ROOT