用途：指导用户安装 NVIDIA cuOpt，以便从 Python、C 或作为 REST 服务器调用。若要从源码构建或修改代码，应参考 cuopt-developer。
系统要求：GPU 需 NVIDIA 计算能力不低于 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，且包的 CUDA 后缀须与运行时 CUDA 匹配（如 CUDA 12 用 cuopt-cu12 / libcuopt-cu12）。需要与 CUDA 版本兼容的 NVIDIA 驱动。注意 cuopt-cuXX（Python）依赖 libcuopt-cuXX（C），安装 Python 包会同时装入 C 库和头文件；只装 libcuopt-cuXX 则不会安装 Python API。
安装前需确认：接口（Python、C 或 REST 服务器）、已安装的 CUDA 版本（用 nvcc --version 或 nvidia-smi 查看）、包管理器（pip、conda 或 Docker）、运行环境（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，不要同时执行，否则后者会覆盖前者并可能导致 CUDA 或包不匹配。pip 安装：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 安装：conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cuopt。验证方式为导入 cuopt、打印版本，并创建 routing.DataModel 示例。
C API：随 libcuopt-cuXX 提供，也可作为 cuopt-cuXX 的依赖被引入。pip 安装 CUDA 13.x 用 libcuopt-cu13，CUDA 12.x 用 'libcuopt-cu12==26.2.*'；conda 安装 libcuopt。验证命令见 references/verification_examples.md。
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 并以 --gpus all 运行。验证用 cuopt_service 启动后请求 /cuopt/health。
常见问题：找不到模块时检查 pip list 与 which python 并用正确的 extra-index-url 重装；CUDA 不可用时检查 nvidia-smi、nvcc --version 及包后缀匹配。其他安装细节与限制资料暂未提供。