정확합니다! r35.4.1은 조건을 만족하지 않네요. **r36.2.0 (JetPack 6.x)**를 확인해봅시다.🎯 r36.2.0 확인 (가장 유력한 후보)# r36.2.0 다운로드 및 확인sudo docker pull dustynv/transformers:r36.2.0# Python 및 Transformers 버전 확인sudo docker run --runtime nvidia --rm dustynv/transformers:r36.2.0 \ python3 -c "import sysimport transformersprint(f'Python: {sys.version.split()[0]}')print(f'Transformers: {transformers.__version__}')"🔍 r36 계열 ..

관점 Python 3.10 Python 3.11공식 지원·바이너리 가용성- deadsnakes PPA가 focal (20.04)용 cp310 패키지 제공- aarch64 휠 대부분이 이미 cp310 빌드 보유 ⇒ pip install 성공률 높음- deadsnakes에 focal 용 cp311 포함, 빌드도 자동 가능- cp311 휠은 여전히 일부 부족→ 종종 소스 컴파일(빌드 시간·RAM↑)PyTorch(CUDA 11.4)- jetson-containers로 2.2까지 빌드 검증 완료- 하위 ABI 호환 라이브러리(OpenCV, TensorRT)와 충돌 적음- 2.2까지 빌드 가능(2.3+는 CUDA 11.8 필요) 하지만 직접 컴파일 필수- C++11 ABI 옵션 맞추지 않으면 외부 라이브러리와 링커..

결론 먼저JetPack 5.1.3(L4T r35.x)용 공식 PyTorch wheel은 Python 3.8 전용이며, Python 3.10 (cp310) wheel은 제공되지 않습니다. (NVIDIA Developer Forums)cp310 wheel이 처음 배포된 것은 JetPack 6 계열(Ubuntu 22.04 + GLIBC 2.34 이상)부터입니다. (NVIDIA Developer Forums)예: torch-2.3.0-cp310-linux_aarch64.whl 등 (developer.download.nvidia.cn)왜 없는가?JetPack 버전 기본 OS 기본 Python NVIDIA 배포 PyTorch wheel5.0 – 5.1.3Ubuntu 20.04 (GLIBC 2.31)3.8cp38 전..