EvoX 설치 가이드

EvoX 설치

EvoX는 PyPI에서 제공되며 다음을 통해 설치할 수 있습니다:

# install pytorch first
# for example:
pip install torch

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

설치 중에 추가 옵션을 지정할 수도 있습니다. 현재 사용 가능한 추가 옵션은 vis, neuroevolution, test, docs, default입니다. 예를 들어, 모든 기능이 포함된 EvoX를 설치하려면 다음 명령어를 실행하세요:

pip install "evox[vis,neuroevolution]"

가속기 지원을 포함한 PyTorch 설치

evox는 하드웨어 가속을 제공하기 위해 torch에 의존합니다. 이러한 Python 패키지들의 전체적인 아키텍처는 다음과 같습니다:

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

요약하자면, evox가 CPU 지원, Nvidia GPU 지원(CUDA), 또는 AMD GPU 지원(ROCm)을 갖추는지 여부는 설치된 PyTorch 버전에 따라 달라집니다. 더 자세한 설치 도움말은 PyTorch 공식 웹사이트를 참조하세요: torch

Windows에서의 Nvidia GPU 지원

EvoX는 PyTorch를 통해 GPU 가속을 지원합니다. Windows에서 GPU 가속과 함께 PyTorch를 사용하는 방법에는 두 가지가 있습니다:

WSL 2(Windows Subsystem for Linux)를 사용하고 Linux 측에 PyTorch를 설치하는 방법.
Windows에 PyTorch를 직접 설치하는 방법.

두 번째 옵션을 위해, Nvidia GPU가 장착된 새로 설치된 Windows 10/11 64bit 환경에서 빠른 배포를 위한 원클릭 스크립트를 제공합니다. 이 스크립트는 WSL 2를 사용하지 않으며 Windows용 네이티브 PyTorch 버전을 설치합니다. 또한 VSCode, Git, MiniForge3와 같은 관련 애플리케이션을 자동으로 설치합니다.

먼저 Nvidia 드라이버가 올바르게 설치되었는지 확인하세요. 그렇지 않으면 스크립트가 CPU 모드로 대체됩니다.
스크립트를 실행할 때 안정적인 네트워크(github.com 등에 접속 가능)를 확보하세요.
네트워크 오류로 인해 스크립트가 실패한 경우, 닫았다가 다시 열어 설치를 계속하세요.

Windows에서의 수동 설치

Windows에 PyTorch를 직접 수동으로 설치하고 싶다면 다음 단계를 따르세요:

위에서 언급한 대로 Nvidia 드라이버를 설치합니다.
python.org에서 Python 3.10 이상을 설치합니다.
PyTorch를 설치합니다.
(선택 사항) Windows에서 torch.compile 지원을 위해 triton-windows를 설치합니다.
EvoX를 설치합니다.

Windows WSL 2

최신 NVIDIA Windows GPU 드라이버를 다운로드하여 설치하세요. 그러면 WSL 2의 Linux 환경에서 Nvidia GPU를 지원하게 됩니다.

경고: WSL 2 내부에 NVIDIA GPU Linux 드라이버를 설치하지 마세요. 드라이버는 Windows 측에 설치해야 합니다.

NVIDIA는 자세한 CUDA on WSL 사용자 가이드를 제공합니다.

AMD GPU (ROCm) 지원

rocm/pytorch의 Docker 컨테이너를 사용하는 것을 권장합니다.

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

설치 확인

Python 터미널을 열고 다음을 실행하세요:

from torch.utils.collect_env import get_pretty_env_info
import evox

print(get_pretty_env_info())