EVO X
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EvoX インストールガイド

EvoX インストールガイド

EvoX のインストール

EvoX は PyPI で公開されており、以下の方法でインストールできます。

# install pytorch first
# for example:
pip install torch

# then install EvoX
pip install "evox[default]"

インストール時に追加オプションを指定することもできます。現在利用可能なオプションは vis, neuroevolution, test, docs, default です。例えば、すべての機能を備えた EvoX をインストールするには、以下のコマンドを実行します。

pip install "evox[vis,neuroevolution]"

アクセラレータサポート付き PyTorch のインストール

evox はハードウェアアクセラレーションを提供するために torch に依存しています。 これらの Python パッケージの全体的なアーキテクチャは以下のようになります。

stateDiagram-v2
    torch : torch
    nv_gpu : NVIDIA GPU
    amd_gpu : AMD GPU
    cpu : CPU

    direction LR

    evox --> torch
    torch --> nv_gpu
    torch --> amd_gpu
    torch --> cpu

要約すると、evox が CPU サポート、Nvidia GPU サポート (CUDA)、または AMD GPU サポート (ROCm) のいずれを持つかは、インストールされている PyTorch のバージョンに依存します。インストールの詳細については、PyTorch の公式サイトを参照してください: torch

Windows での Nvidia GPU サポート

EvoX は PyTorch を介して GPU アクセラレーションをサポートしています。 Windows 上で GPU アクセラレーションを使用して PyTorch を利用するには、2つの方法があります。

  1. WSL 2 (Windows Subsystem for Linux) を使用し、Linux 側に PyTorch をインストールする。
  2. Windows に直接 PyTorch をインストールする。

オプション 2 については、Nvidia GPU を搭載した新規インストールの Windows 10/11 64bit 環境向けに、高速デプロイ用の ワンクリック・スクリプト を提供しています。このスクリプトは WSL 2 を使用せず、Windows 上にネイティブの PyTorch バージョンをインストールします。また、VSCode、Git、MiniForge3 などの関連アプリケーションも自動的にインストールします。

  • まず、Nvidia ドライバー が正しくインストールされていることを確認してください。そうでない場合、スクリプトは CPU モードにフォールバックします。
  • スクリプトを実行する際は、ネットワークが安定していること（github.com などにアクセス可能であること）を確認してください。
  • ネットワーク障害などでスクリプトが失敗した場合は、一度閉じてから再度開いてインストールを続行してください。

Windows での手動インストール

Windows に直接 PyTorch を手動でインストールしたい場合は、以下の手順に従ってください。

  1. 上記のように Nvidia ドライバーをインストールします。
  2. python.org から Python 3.10 以上をインストールします。
  3. PyTorch をインストールします。
  4. （オプション）Windows で torch.compile をサポートするために triton-windows をインストールします。
  5. EvoX をインストールします。

Windows WSL 2

最新の NVIDIA Windows GPU ドライバー をダウンロードしてインストールしてください。これにより、WSL 2 の Linux 環境で Nvidia GPU がサポートされるようになります。

警告: WSL 2 内には NVIDIA GPU Linux ドライバーをインストールしないでください。ドライバーは Windows 側にインストールしてください。

NVIDIA による詳細な CUDA on WSL ユーザーガイド があります。

AMD GPU (ROCm) サポート

rocm/pytorch の Docker コンテナを使用することをお勧めします。

docker run -it --network=host --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add=video --ipc=host --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined --shm-size 8G -v $HOME/dockerx:/dockerx -w /dockerx rocm/pytorch​:latest

インストールの確認

Python ターミナルを開き、以下を実行してください。

from torch.utils.collect_env import get_pretty_env_info
import evox

print(get_pretty_env_info())
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