尧图网络 高端网站定制 · 原创设计
免费咨询热线
400-888-6620
免费获取方案
Rerun 源码编译与调试指南:从环境配置到跑通 Viewer 的完整流程
Rerun 源码编译与调试指南从环境配置到跑通 Viewer 的完整流程【免费下载链接】rerunVisualize, query, and stream to train on multimodal robotics data.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/rerun面向想从源码跑通 Rerun 的开发者Python / Rust / C 任一背景均可。照本文完成 Rerun 开发环境搭建你将从 clone 到本地编译出可调试的 Viewer再按需编译各语言 SDK并配好 VS Code 调试与编译加速。最快跑通 Rerun Viewer 的 5 条命令这一节只给你一个成功体验按顺序执行下面 5 条命令首次编译完成后桌面上会弹出一个原生 Viewer 窗口。# 1. 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/rerun cd rerun # 2. 拉取 git-lfs 管理的大文件UI 测试快照等 git lfs pull # 3. 安装并初始化 pixi 环境首次会下载 Python、CMake 等依赖耐心等待 pixi install # 4. 自检逐条核对工具版本全部 PASS 才算环境就绪 pixi run check-env # 5. 编译并启动 Viewer首次 debug 构建耗时较长属正常现象 pixi run rerun⚠️ 如果第 4 步报错先别急着往下走——99% 是工具链版本或 git-lfs 没装好按下面几节逐一对齐即可。工具链清单装什么、去哪装、如何验证Rerun 仓库通过 rust-toolchain 与 pixi.toml 锁死了核心工具版本装错版本是后续各种离奇报错的根源。版本要求如下工具版本要求Rust (rustc / cargo)1.96.0Pixi 0.71.3Git Git LFS最新稳定版CMake仅 C 方向需要由 pixi 自动提供RustRust 是必装项因为 Viewer 本体与全部 SDK 核心都是 Rust 代码。通过 rustup 官方安装脚本安装然后按仓库锁定的版本装工具链。执行完最后一条命令应看到rustc 1.96.0curl --proto https --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh source ~/.cargo/env rustup install 1.96.0 rustc --version # 预期输出rustc 1.96.0PixiPixi 负责管理本仓库的 Python 环境、CMake、nasm 等周边依赖几乎所有官方命令都是pixi run xxx形式。安装脚本装完后用版本命令核对应不低于 0.71.3curl -fsSL https://pixi.sh/install.sh | bash pixi --versionGit LFS仓库用 Git LFS 存储 UI 测试快照等大文件。不参与构建但跑测试必需。装好后在仓库根目录执行git lfs ls-files能列出一批快照文件即表示生效# Debian/Ubuntu sudo apt install git-lfs # macOS brew install git-lfs # 在仓库根目录验证 git lfs install git lfs ls-files分平台搭建工具通用步骤之外的平台专属坑上一节的命令在三大平台通用下面只讲在哪个平台才会踩到的差异点。Linux装好基础构建工具即可Rust 与 pixi 装完后Linux 上最容易漏的是系统级 C 工具链。Viewer 依赖 winit/GLFW 的构建过程会调用cc缺了它第一条pixi run就会挂。Ubuntu/Debian 系执行sudo apt update sudo apt install -y build-essentialmacOSApple Silicon 的 target 检查Intel Mac 没有额外坑。Apple SiliconM 系列最常见的问题是 rustup 默认装在 x86_64 下经 Rosetta 运行跨架构编译又慢又容易出诡异链接错误。用下面命令确认输出是aarch64-apple-darwinrustc -vV | grep host若不是执行官方给出的修复命令重装工具链rustup set default-host aarch64-apple-darwin rustup install 1.96.0Windows开发者命令提示符 符号链接两条硬性要求编译 C SDK 与示例需要 Visual Studio 2022 的系统安装且所有构建命令建议在VS 开发者命令提示符Developer Command Prompt里执行普通 PowerShell 里环境变量不全会出现找不到编译器、链接器报错这类问题。部分构建流程依赖符号链接。先检查是否已启用git config --show-scope --show-origin core.symlinks。若输出为false需要开启 Windows 开发者模式Developer Mode授权mklink再让 git 创建符号链接否则 web viewer 相关构建会中途失败。源码编译与产物Viewer 与三种 SDK 的编译边界先判断我到底要不要自己编译只想用 Rerun 的直接pip install rerun-sdk装官方 wheel 即可本节只针对要改代码、要调试 SDK 本身的人。Viewerdebug 与 release 两种产物Viewer 是rerun-clicrate 产出的二进制日常开发用 debug性能验证用 release。debug 版首次全量编译耗时较长之后增量会很快# debug产物在 target/debug/rerun pixi run rerun-build # release产物在 target/release/rerun pixi run rerun-build-release直接pixi run rerun等价于编译 debug 启动是日常最省事的姿势。Python SDK什么场景才需要自己编译日常使用pip install rerun-sdk就够只有两种情况要自己编译你要修改 rerun_py/ 里的 Python 绑定或 Rust 侧逻辑或者想在本机 Python 环境里直接跑 SDK 测试。在 pixi 环境内执行下面命令会把rerun模块装进 uv 管理的 Python 环境成功后python -c import rerun不再报错pixi run py-build要生成可分发的 wheel 时用pixi run py-build-wheels-sdk-only产物落在dist/下再用pip install ./dist/CURRENT_ARCHITECTURE/*.whl装到目标环境。注意这种自编译 wheel 不内置 viewer只能用于数据记录logging。Rust SDK改 crate 源码时直接 cargo 编译Rust 侧的 SDK 与核心库都在 crates/ 下。只有当你直接修改这些 crate 并要在本地工程里引用源码时才需要编译它们如果只是调用 API把rerun作为依赖按版本引入即可。改动后在仓库根目录执行无错误输出即通过cargo build -p rerunC SDKPixi 包办依赖Windows 除外纯想调用 C API的场景其实不需要编译——预编译产物配合 CMake 即可集成。只有要改 rerun_cpp/ 里的实现或跑它的测试套件时才编译。Pixi 会负责下载除 Windows 系统依赖外的全部构建依赖# 构建全部 C 产物 pixi run -e cpp cpp-build-all # 跑 C 测试套件 pixi run -e cpp cpp-test构建过程会在build/debug下导出compile_commands.json把它指向编译器数据库即可让 VS Code 的 C IntelliSense 直接工作。调试与编译提速VS Code 配置与快速链接器这一步决定了你后续写代码的体验调试器配好才能打断点看 Viewer 内部链接器配好才能把漫长的链接时间砍掉大半。VS Code 调试配置Rust 侧推荐 CodeLLDB 扩展 rust-analyzer。在项目根目录.vscode/launch.json里加一个 lldb 配置直接调试编译出的 Viewer 二进制F5启动后可在任意 Rust 源码里打断点{ version: 0.2.0, configurations: [ { name: Debug Rerun Viewer, type: lldb, request: launch, program: ${workspaceFolder}/target/debug/rerun, args: [], cwd: ${workspaceFolder} } ] }调试 Rust 示例程序时把program换成对应target/debug/示例名或在配置里用cargo字段先构建再启动。C 侧则配cppdbgcompileCommands指向前面生成的compile_commands.json。快速链接器对静态链接项目收益最大Rerun 在 debug/release 下都静态链接官方 BUILD.md 明确指出快速链接器 拆分调试信息是提速最明显的两项手段。配置写在~/.cargo/config.tomlLinux 上安装 mold 后配置sudo apt install mold[target.x86_64-unknown-linux-gnu] linker clang rustflags [ -C, link-arg-fuse-ld/usr/bin/mold, -C, split-debuginfounpacked, ]macOS Intel 用 zldbrew install michaeleisel/zld/zld配置link-arg-fuse-ld/usr/local/bin/zld且split-debuginfopackedApple Silicon 默认链接器已经很快只加split-debuginfounpacked且不要设packed——官方文档特别提示那会让链接明显变慢。Windows 上启用 LLVM 的 lldcargo install -f cargo-binutils rustup component add llvm-tools-preview[target.x86_64-pc-windows-msvc] linker rust-lld.exe rustflags [ -C, split-debuginfopacked, ]sccache跨会话复用编译产物改动频繁、反复触发大量 crate 重编译时可以给 rustc 套一层缓存cargo install sccache export RUSTC_WRAPPERsccache export SCCACHE_CACHE_SIZE256G注意 sccache 是社区常用方案Rerun 官方文档未将其列为必需依赖缓存偶尔可能引入不一致遇到难查的构建问题先关掉它复现一次。排障自检表症状、原因与一条修复命令遇到问题先查表再翻源码现象常见原因一条修复命令构建报linker cc not foundLinux 缺 C 编译工具链sudo apt install build-essential报failed to parse contents of PYO3_CONFIG_FILE在 pixi 之外直接跑 cargo缺 PyO3 配置文件pixi run ensure-pyo3-build-cfg测试缺快照文件 / git-lfs 未生效git-lfs 未安装或未在仓库内初始化git lfs install git lfs pullApple Silicon 上编译极慢或链接报错rustup 默认 host 是 x86_64Rosettarustup set default-host aarch64-apple-darwin rustup install 1.96.0Windows 构建中途失败、找不到编译器/链接器未在 VS 开发者命令提示符中执行或缺 VS 2022改用 VS 2022 Developer Command Prompt 重新执行Windows web viewer 构建报符号链接错误git 未启用 core.symlinks开启 Windows 开发者模式后检查git config core.symlinksLinux 报EGL/egl.h等图形头文件缺失缺系统图形库开发包sudo apt install libegl1-mesa-dev libgl1-mesa-dev收尾至此你已经具备从源码编译 Rerun Viewer、按语言需求编译 SDK 并本地调试的完整能力。继续深入建议按此顺序概念与 API 参考看 docs/content/动手练手用 examples/ 里的最小示例如examples/python/minimal/理解模块划分读 ARCHITECTURE.md准备提 PR 前对照 CONTRIBUTING.md。【免费下载链接】rerunVisualize, query, and stream to train on multimodal robotics data.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/rerun创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
RELATED

相关推荐

A2UI v0.8 JSON Schema 全解析:消息协议、组件目录与 LLM 友好的解析式 Schema

A2UI v0.8 JSON Schema 全解析:消息协议、组件目录与 LLM 友好的解析式 Schema

A2UI v0.8 JSON Schema 全解析:消息协议、组件目录与 LLM 友好的解析式 Schema 【免费下载链接】a2ui 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/a2/a2ui A2UI(Agent to UI)v0.8 协议的核心资产是一组形式化的 JSON Schema 文件…

📅 2026/9/15 16:40:23
MMD模型导入Unity材质丢失解决方案:从PMX到Toon Shader全流程

MMD模型导入Unity材质丢失解决方案:从PMX到Toon Shader全流程

1. 项目概述1.1 核心需求解析这次的项目标题很直白,就是要把MMD模型搬进Unity,并且解决那个让无数人头疼的材质丢失问题。先说结论:这是一条非常成熟的技术路线,网上零零散散的资料特别多,但大多只讲了“怎么做”&…

📅 2026/9/15 16:40:23
ArduPilot VTOL QuickTune 自动调参完全指南:基于脚本与源码的多旋翼/垂起固定翼速率增益自动整定

ArduPilot VTOL QuickTune 自动调参完全指南:基于脚本与源码的多旋翼/垂起固定翼速率增益自动整定

ArduPilot VTOL QuickTune 自动调参完全指南:基于脚本与源码的多旋翼/垂起固定翼速率增益自动整定 【免费下载链接】ardupilot ArduPlane, ArduCopter, ArduRover, ArduSub source 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ar/ardupilot 导读 VTOL Q…

📅 2026/9/15 16:40:23
MORE NEWS

更多资讯

📰

如何用 DINOv3 做卫星图像分析:基于 SAT-493M 权重的零样本特征提取指南

如何用 DINOv3 做卫星图像分析:基于 SAT-493M 权重的零样本特征提取指南 【免费下载链接】dinov3 Reference PyTorch implementation and models for DINOv3 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dinov3 卫星图像分析长期卡在一个死结上&#…

📰

Kimi K2 checkpoint 版本怎么选:部署避坑速查

Kimi K2 checkpoint 版本怎么选:部署避坑速查 【免费下载链接】Kimi-K2 Kimi K2 is the large language model series developed by Moonshot AI team 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ki/Kimi-K2 16 张 H200 就绪,Kimi K2 权重刚…

📰

如何把你的Pocket TTS模型发布到Hugging Face:打包与分发完整流程

如何把你的Pocket TTS模型发布到Hugging Face:打包与分发完整流程 【免费下载链接】pocket-tts A TTS that fits in your CPU (and pocket) 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/po/pocket-tts Pocket TTS 是一款跑在 CPU 上的轻量级 TTS&#xf…

📰

使用 LM Evaluation Harness 评估 WMDP 基准:生物/网络/化学安全多选题任务的配置、分组与底层实现解析

使用 LM Evaluation Harness 评估 WMDP 基准:生物/网络/化学安全多选题任务的配置、分组与底层实现解析 【免费下载链接】lm-evaluation-harness A framework for few-shot evaluation of language models. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/lm/lm-…

📰

Unity怪物卡车物理仿真:WheelCollider与Rigidbody协同实现越野动力学

简介:这是一套基于Unity引擎开发的怪物卡车特技3D赛车游戏完整项目源码,面向Unity初学者与游戏开发进阶者,尤其适合希望掌握物理驱动、车辆控制与3D场景交互实践的C#开发者。资源包含2000个文件,主体为414个Prefab(定义…

📰

中文社交媒体情感分析双通道方案:字典+LightGBM实战

简介:本资源是一套面向高校计算机与人工智能相关专业学生的社交媒体情感分析实践项目,聚焦机器学习与情感词典融合方法,适用于课程设计、毕业设计、课设作业及初学者进阶学习。项目代码经完整测试并成功运行,答辩平均分达94.5分&a…

TODAY

今日更新

THIS WEEK

本周精选

THIS MONTH

本月热门

读完文章,想聊聊您的网站?

告诉我们您的行业与需求,资深顾问一对一梳理方案与报价,全程免费。

📞 💬