EVO X
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Guia de Instalação do EvoX

Guia de Instalação do EvoX

Instalar o EvoX

O EvoX está disponível no PyPI e pode ser instalado via:

# instale o pytorch primeiro
# por exemplo:
pip install torch

# depois instale o EvoX
pip install "evox[default]"

Você também pode atribuir opções extras durante a instalação; os extras disponíveis atualmente são vis, neuroevolution, test, docs, default. Por exemplo, para instalar o EvoX com todos os recursos, execute o seguinte comando:

pip install "evox[vis,neuroevolution]"

Instalar o PyTorch com suporte a aceleradores

O evox depende do torch para fornecer aceleração de hardware. A arquitetura geral desses pacotes Python se parece com isto:

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

Em resumo, se o evox terá suporte a CPU, suporte a GPU Nvidia (CUDA) ou suporte a GPU AMD (ROCm) depende da versão instalada do PyTorch. Consulte o site oficial do PyTorch para obter mais ajuda com a instalação: torch

Suporte a GPU Nvidia no Windows

O EvoX suporta aceleração por GPU através do PyTorch. Existem duas maneiras de usar o PyTorch com aceleração por GPU no Windows:

  1. Usando o WSL 2 (Windows Subsystem for Linux) e instalando o PyTorch no lado do Linux.
  2. Instalando o PyTorch diretamente no Windows.

Para a opção 2, fornecemos um script de um clique para implantação rápida em sistemas Windows 10/11 de 64 bits recém-instalados com GPUs Nvidia. O script não usará o WSL 2 e instalará a versão nativa do PyTorch no Windows. Ele instalará automaticamente aplicativos relacionados, como VSCode, Git e MiniForge3.

  • Certifique-se de que o driver da Nvidia esteja instalado corretamente primeiro. Caso contrário, o script voltará para o modo cpu.
  • Ao executar o script, certifique-se de ter uma rede estável (com acesso ao github.com, etc.).
  • Se o script falhar devido a uma falha de rede, feche-o e abra-o novamente para continuar a instalação.

Instalação manual no Windows

Se preferir instalar o PyTorch diretamente no Windows manualmente, você pode seguir as etapas abaixo:

  1. Instale o driver da Nvidia conforme mencionado acima.
  2. Instale o Python 3.10 ou superior em python.org.
  3. Instale o PyTorch.
  4. (Opcional) Instale o triton-windows para suporte ao torch.compile no Windows.
  5. Instale o EvoX.

Windows WSL 2

Baixe o driver de GPU NVIDIA para Windows mais recente e instale-o. Assim, seu WSL 2 suportará GPUs Nvidia em seus ambientes Linux.

Aviso: NÃO instale nenhum driver Linux de GPU NVIDIA dentro do WSL 2. Instale o driver no lado do Windows.

A NVIDIA possui um Guia do Usuário de CUDA no WSL detalhado.

Suporte a GPU AMD (ROCm)

Recomendamos o uso de um contêiner Docker de rocm/pytorch.

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

Verificar a instalação

Abra um terminal Python e execute o seguinte:

from torch.utils.collect_env import get_pretty_env_info
import evox

print(get_pretty_env_info())
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