Televiz Quick Start snippet imports `cupy`, which is never listed as a prerequisite
Los mantenedores suelen responder en 1 día
@farbod-nv ya está trabajando en esto.
Desde el 4/8/2026.
Evaluación
Este issue todavía no se ha evaluado.
Descripción
Found during internal QA of the 1.4 release.
The Televiz Quick Start tells you to install with pip install isaacteleop, and then the first runnable snippet on the same page opens with import cupy as cp. cupy is not a dependency of the wheel and is never listed as a prerequisite, so the snippet fails on a clean environment with ModuleNotFoundError: No module named 'cupy'. It runs once cupy is installed by hand.
Where
- Install step —
docs/source/getting_started/televiz.rstL32:pip install isaacteleop - Snippet —
docs/source/getting_started/televiz.rstL103:import cupy as cp - Published page: https://nvidia.github.io/IsaacTeleop/release/1.4.x/getting_started/televiz.html
Why it fails
cupy appears in no dependency list in pyproject.toml — not in [project] dependencies (numpy, pyyaml) and not in any extra (dev, ui, retargeters, retargeters-lite, grounding, cloudxr). Verified identical on main and release/1.4.x.
Suggested fix
Either list cupy as a prerequisite ahead of the snippet — with the CUDA-matched package name, e.g. cupy-cuda12x, since a bare pip install cupy is not what most people want — or rewrite the snippet against a VizBuffer / NumPy path so the Quick Start runs on a bare pip install isaacteleop. The page already notes that any __cuda_array_interface__ producer works (CuPy / PyTorch / Numba), so CuPy is illustrative here rather than required, which argues for the second option.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 412
- Forks
- 97
- Merge medio
- 2 d 3 h
- PR fusionados (30 d)
- 141
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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