2. 설치 및 환경 설정

EvoX를 사용하기 전에 소프트웨어와 그 종속성을 올바르게 설치해야 합니다. 이 장에서는 Windows와 Linux 모두에 대한 설치 단계와 필요한 종속성을 준비하고 구성하는 방법을 다룹니다. 설치 전에 기본 시스템 요구 사항을 충족하는지 확인하세요: Python 3.10+, 충분한 디스크 공간, 그리고 선택적으로 적절한 드라이버가 설치된 지원 GPU.

종속성 및 준비 사항

Python 환경: EvoX는 Python 기반으로 구축되었으므로 Python 3.10 이상이 설치되어 있는지 확인하세요. 종속성 충돌을 피하기 위해 가상 환경(venv 등)을 사용하는 것이 좋습니다.
PyTorch: EvoX는 텐서 연산과 하드웨어 가속을 위해 PyTorch를 사용합니다. 따라서 EvoX를 설치하기 전에 PyTorch를 설치해야 합니다. 하드웨어에 따라 버전을 선택하세요: NVIDIA GPU가 있으면 CUDA 버전을, AMD GPU는 ROCm 버전을, GPU가 없으면 CPU 버전을 설치하세요. 적절한 명령어는 공식 PyTorch 가이드를 참조하세요. 예를 들어:
```
# NVIDIA GPU용 (CUDA)
pip install torch torchvision torchaudio

# AMD GPU용 (ROCm)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2.4

# CPU 전용
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```

설치 전에 pip를 최신 버전으로 업데이트하고 안정적인 인터넷 연결을 확보하는 것이 좋습니다(패키지가 PyPI에서 다운로드됩니다). 환경이 준비되면 EvoX를 설치할 수 있습니다.

Windows에서 설치

Windows 사용자는 자동 스크립트 설치 또는 수동 설치를 선택할 수 있습니다. 공식 원클릭 설치 프로그램은 깨끗한 환경에서 EvoX와 그 종속성을 쉽게 설정할 수 있는 방법을 제공하지만, 수동 설치는 더 많은 제어를 허용합니다.

옵션 1: 원클릭 설치 스크립트 사용 (win-install.bat) EvoX는 Windows 10/11(64비트)용 빠른 설치 스크립트를 제공합니다. 이 스크립트는 Miniforge3(경량 Conda), Python, PyTorch(CUDA 포함), EvoX, 그리고 VSCode와 Git 같은 유용한 도구를 설치합니다. 사용 방법:

EvoX 문서 또는 GitHub에서 win-install.bat을 다운로드하세요. NVIDIA 드라이버가 설치되어 있고 안정적인 인터넷 연결이 있는지 확인하세요.
스크립트를 실행하세요. 관리자 권한이 필요하지 않지만 실행 중 권한을 요청할 수 있습니다. 허용하세요. 스크립트가 모든 것을 자동으로 설치하고 구성합니다.
완료를 기다리세요. 성공하면 메시지가 표시되고 VSCode가 열릴 수 있습니다. EvoX와 그 종속성이 설치됩니다.

참고: 네트워크 문제로 스크립트가 실패하면 닫고 다시 실행하세요. 실패 시 재개를 지원합니다.

옵션 2: 수동 설치 EvoX를 수동으로 설치하려면:

GPU 드라이버 설치: 공식 웹사이트에서 최신 NVIDIA 드라이버를 설치하세요. 전용 GPU가 없으면 이 단계를 건너뛰세요.
Python 설치: Windows용 Python 3.10+를 다운로드하고 설치 중 “Add Python to PATH”를 활성화하세요.
PyTorch 설치: CMD 또는 PowerShell을 열고 하드웨어에 따라 PyTorch를 설치하세요:
```
pip install torch torchvision torchaudio
```
(선택 사항) Triton 컴파일러 설치: Windows의 PyTorch에는 Triton 지원이 없습니다. torch.compile(PyTorch 2.0에서 사용 가능)을 사용하려면 서드파티 triton-windows를 설치하세요. 선택 사항이지만 성능 최적화에 유용합니다.

EvoX 설치:

pip install "evox[default]"

# 선택적 추가 기능:
pip install "evox[vis]"           # 시각화 지원
pip install "evox[neuroevolution]" # 신경진화 지원

`> 참고:

일부 패키지는 추가 시스템 종속성이 필요할 수 있습니다. 이 경우 설치 프로그램이 다음과 같은 메시지를 표시합니다:console error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C++ Build Tools”: https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/


이러한 메시지가 나타나면 제공된 지침에 따라 필요한 종속성을 설치한 후 진행하세요.

Linux에서 설치

Linux(예: Ubuntu)에서 EvoX를 설치하는 것은 간단하며 대부분 pip를 통해 처리됩니다.

시스템 종속성 설치: 기본 개발 도구와 Python 3.10+가 설치되어 있는지 확인하세요. 패키지 관리자(apt, yum) 또는 Anaconda를 사용할 수 있습니다.
GPU 드라이버 설치 (GPU 사용 시): 적절한 패키지 관리자(예: apt)를 사용하여 NVIDIA 드라이버를 설치하세요. nvidia-smi로 설치를 확인하세요. CPU를 사용하는 경우 건너뛰세요.

참고: WSL에서는 Linux 서브시스템 내부에 NVIDIA 드라이버를 설치하지 마세요. Windows 측에서 설치하세요.

팁: 드라이버만 설치하면 되며 CUDA나 기타 종속성은 설치할 필요가 없을 가능성이 높습니다. 이러한 라이브러리는 이미 pip를 통한 PyTorch 설치에 포함되어 있습니다.

팁: 필요한 드라이버 버전은 하드웨어에 따라 다릅니다. 최신 NVIDIA GPU를 사용하는 경우 최신 드라이버 버전을 사용하는 것이 가장 좋은 선택인 경우가 많습니다. 더 나은 호환성과 최신 드라이버에 대한 접근을 보장하려면 일반적으로 더 새로운 Linux 배포판을 사용하는 것이 좋습니다(예: 22.04 대신 Ubuntu 25.04).

PyTorch 설치: Windows와 마찬가지로 하드웨어에 따라 설치하세요. PyTorch 공식 가이드를 참조하세요.
EvoX 설치:
```
pip install evox
```
또는 추가 기능과 함께:
```
pip install evox[vis,neuroevolution]
```
이렇게 하면 시각화 모듈과 신경진화 종속성(Brax 등)이 설치됩니다. vis 또는 neuroevolution과 같은 개별 추가 기능을 선택할 수도 있습니다.

컨테이너 설치 (Docker, Podman)

AMD GPU 사용자나 환경 격리를 원하는 사용자에게는 Docker가 권장됩니다. 예를 들어, ROCm이 포함된 공식 PyTorch Docker 이미지를 사용하는 경우:

docker run -it --gpus all --shm-size=8g rocm/pytorch:latest

컨테이너 내부에서 평소처럼 pip를 사용하여 EvoX를 설치하세요.

EvoX 설치 확인

EvoX가 올바르게 설치되었는지 확인하려면:

기본 확인: 터미널 또는 Python 셸에서 실행하세요:
```
from torch.utils.collect_env import get_pretty_env_info
import evox
print(get_pretty_env_info())
```
이렇게 하면 PyTorch 및 시스템 구성 정보가 출력됩니다. EvoX가 오류 없이 임포트되면 설치가 성공한 것입니다. 버전도 확인할 수 있습니다:
```
import evox
print(evox.__version__)
```
선택적 설정: 다음과 같은 성능 관련 설정을 조정할 수 있습니다:
- OMP_NUM_THREADS와 같은 환경 변수를 설정하여 CPU 스레드 수 제어
- --shm-size로 Docker 공유 메모리 증가
- IDE(Jupyter, PyCharm 등)가 올바른 Python 환경을 사용하는지 확인

설정이 완료되면 EvoX로 최적화를 시작할 준비가 된 것입니다.