EVO X

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で利用可能で、以下のコマンドでインストールできます：

# まずpytorchをインストール
# 例：
pip install torch

# 次にEvoXをインストール
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。現在利用可能なエクストラはvis、neuroevolution、test、docs、defaultです。例えば、すべての機能を含む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サポートを持つか、Nvidia GPUサポート（CUDA）を持つか、AMD GPUサポート（ROCm）を持つかは、インストールされたPyTorchバージョンに依存します。詳細なインストールヘルプについては、PyTorch公式ウェブ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を通じてGPUアクセラレーションをサポートしています。 WindowsでGPUアクセラレーション付きPyTorchを使用するには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上に直接PyTorchをインストールする。

オプション2については、新規インストールされたWindows 10/11 64ビット（Nvidia GPU搭載）での高速デプロイメント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PyTorchバージョンをインストールします。VSCode、Git、MiniForge3などの関連アプリケーションを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。
  • スクリプト実行時は、安定したネットワーク（github.comなどにアクセス可能）を確保してください。
  • ネットワーク障害によりスクリプトが失敗した場合は、閉じて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上でPyTorchを手動でインストールする場合は、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でのtorch.compileサポートのために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ます。これにより、WSL 2のLinux環境でNvidia GPUがサポートされます。

警告: WSL 2内に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には詳細な[CUDA on WSLユーザーガイド](https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html)があります

AMD GPU（ROCm）サポート

rocm/pytorchのDockerコンテナの使用を推奨します。

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、以下を実行します：

from torch.utils.collect_env import get_pretty_env_info
import evox

print(get_pretty_env_info())
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