用途：安装 cuOpt，以便从 Python、C 或作为 REST 服务器使用。若要从源码构建以贡献或修改代码，应参考 cuopt-developer。
系统要求：GPU 需 NVIDIA 计算能力 ≥ 7.0（Volta 或更新，如 V100、A100、H100、RTX 20xx/30xx/40xx），不支持 GTX 10xx（Pascal）。CUDA 需 12.x 或 13.x，包名 CUDA 后缀须与运行时 CUDA 匹配（如 CUDA 12 用 cuopt-cu12 / libcuopt-cu12）。驱动需与 CUDA 版本兼容。cuopt-cuXX（Python）依赖 libcuopt-cuXX（C），安装 Python 包会同时安装 C 库和头文件；单独安装 libcuopt-cuXX 不会安装 Python API。
安装前需确认：接口（Python、C 或 REST 服务器）、CUDA 版本（用 nvcc --version 或 nvidia-smi 查看）、包管理器（pip、conda 或 Docker）、环境（本地 GPU、云实例、Docker/Kubernetes 或无本地 GPU 的远程服务器）。
Python API（pip 与 conda 二选一，不要同时运行）：CUDA 13.x 用 pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cuopt-cu13；CUDA 12.x 用 pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com 'cuopt-cu12==26.2.*'；conda 用 conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cuopt。验证：import cuopt 并打印版本，再导入 routing 创建 DataModel。
C API：C API 随 libcuopt-cuXX 提供，也是 cuopt-cuXX 的依赖，故装过 Python 包后 C 库与头文件已存在；仅需 C API 时才单独安装 libcuopt。pip 命令为 cuopt-cu13 或 'cuopt-cu12==26.2.*'，conda 为 libcuopt。验证用 find 查找 cuopt_c.h 与 libcuopt.so。
REST 服务器：pip 安装 cuopt-server-cu12 与 cuopt-sh-client；conda 安装 cuopt-server 与 cuopt-sh-client；Docker 可拉取 nvidia/cuopt:latest-cuda12.9-py3.13 并运行。验证时启动服务后 curl 健康检查接口。
常见问题：找不到 cuopt 模块时检查 pip list、which python 并用正确 extra-index-url 重装；CUDA 不可用时检查 nvidia-smi、nvcc --version 并确保包后缀与 CUDA 匹配；Python 与 C 的依赖关系为单向。更多验证示例见 verification_examples.md。