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#!/usr/bin/env bash
# 로컬(Docker 없음) 개발 환경 구축. sudo 불필요 — 전부 $HOME 아래에 설치된다.
#
#   bash scripts/local_setup.sh        # 처음 한 번 (재실행해도 안전)
#   source scripts/local_env.sh        # 이후 매 셸마다
#
# docker/Dockerfile 과 같은 스택: CUDA 12.1 / PyTorch 2.4.1 / gsplat 1.4.0 / Vulkan.
set -euo pipefail
ROOT="$(cd "$(dirname "$0")/.." && pwd)"
cd "$ROOT"

export MAMBA_ROOT_PREFIX="${MAMBA_ROOT_PREFIX:-$HOME/micromamba}"
MM="$HOME/.local/bin/micromamba"

# 1. micromamba
if [[ ! -x "$MM" ]]; then
  echo "[setup] micromamba 설치 → $MM"
  mkdir -p "$HOME/.local"
  curl -Ls https://micro.mamba.pm/api/micromamba/linux-64/latest | tar -xj -C "$HOME/.local" bin/micromamba
fi

# 2. 시스템 패키지 (컴파일러, CUDA 12.1, Vulkan, cmake)
if "$MM" env list | grep -qE '^\s*vkgs\s'; then
  "$MM" update -y -n vkgs -f environment.yml
else
  "$MM" create -y -f environment.yml
fi

# conda 의 activate.d 스크립트들이 미정의 변수를 참조하므로 -u 를 잠시 푼다.
set +u
# shellcheck source=local_env.sh
source scripts/local_env.sh
set -u

# 3. Python — Dockerfile 3단계와 동일한 순서/핀
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
python -m pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 \
  torch==2.4.1 torchvision==0.19.1
python -m pip install -r docker/requirements.txt
python -m pip install --no-deps nuscenes-devkit==1.1.11
# 화질 평가 지표 LPIPS·DISTS (nusim.recon.cycle 벤치마크)
python -m pip install --no-deps lpips==0.1.4 piq==0.8.0
# closed-loop 평가 환경 인터페이스 (nusim.sim.closed_loop.VkgsEnv — HUGSIM 식 Gymnasium env)
python -m pip install gymnasium==1.0.0

# 4. gsplat — 설치 시점에 CUDA 확장을 미리 빌드한다 (첫 학습 때 JIT 10분 방지)
if ! python -c "import gsplat" 2>/dev/null; then
  MAX_JOBS=8 python -m pip install --no-build-isolation gsplat==1.4.0
fi

# 5. nusim (editable) — nusim / vkgs-doctor 명령 등록
python -m pip install --no-deps -e src/nusim

mkdir -p cache/ccache outputs
echo
echo "[setup] 완료.  source scripts/local_env.sh && vkgs-doctor"

	#!/usr/bin/env bash
	# 로컬(Docker 없음) 개발 환경 구축. sudo 불필요 — 전부 $HOME 아래에 설치된다.
	#
	# bash scripts/local_setup.sh # 처음 한 번 (재실행해도 안전)
	# source scripts/local_env.sh # 이후 매 셸마다
	#
	# docker/Dockerfile 과 같은 스택: CUDA 12.1 / PyTorch 2.4.1 / gsplat 1.4.0 / Vulkan.
	set -euo pipefail
	ROOT="$(cd "$(dirname "$0")/.." && pwd)"
	cd "$ROOT"

	export MAMBA_ROOT_PREFIX="${MAMBA_ROOT_PREFIX:-$HOME/micromamba}"
	MM="$HOME/.local/bin/micromamba"

	# 1. micromamba
	if [[ ! -x "$MM" ]]; then
	echo "[setup] micromamba 설치 → $MM"
	mkdir -p "$HOME/.local"
	curl -Ls https://micro.mamba.pm/api/micromamba/linux-64/latest \| tar -xj -C "$HOME/.local" bin/micromamba
	fi

	# 2. 시스템 패키지 (컴파일러, CUDA 12.1, Vulkan, cmake)
	if "$MM" env list \| grep -qE '^\s*vkgs\s'; then
	"$MM" update -y -n vkgs -f environment.yml
	else
	"$MM" create -y -f environment.yml
	fi

	# conda 의 activate.d 스크립트들이 미정의 변수를 참조하므로 -u 를 잠시 푼다.
	set +u
	# shellcheck source=local_env.sh
	source scripts/local_env.sh
	set -u

	# 3. Python — Dockerfile 3단계와 동일한 순서/핀
	python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
	python -m pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 \
	torch==2.4.1 torchvision==0.19.1
	python -m pip install -r docker/requirements.txt
	python -m pip install --no-deps nuscenes-devkit==1.1.11
	# 화질 평가 지표 LPIPS·DISTS (nusim.recon.cycle 벤치마크)
	python -m pip install --no-deps lpips==0.1.4 piq==0.8.0
	# closed-loop 평가 환경 인터페이스 (nusim.sim.closed_loop.VkgsEnv — HUGSIM 식 Gymnasium env)
	python -m pip install gymnasium==1.0.0

	# 4. gsplat — 설치 시점에 CUDA 확장을 미리 빌드한다 (첫 학습 때 JIT 10분 방지)
	if ! python -c "import gsplat" 2>/dev/null; then
	MAX_JOBS=8 python -m pip install --no-build-isolation gsplat==1.4.0
	fi

	# 5. nusim (editable) — nusim / vkgs-doctor 명령 등록
	python -m pip install --no-deps -e src/nusim

	mkdir -p cache/ccache outputs
	echo
	echo "[setup] 완료. source scripts/local_env.sh && vkgs-doctor"