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 através de:

# install pytorch first
# for example:
pip install torch

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

Também pode atribuir opções extra durante a instalação; os extras atualmente disponíveis são vis, neuroevolution, test, docs, default. Por exemplo, para instalar o EvoX com todas as funcionalidades, execute o seguinte comando:

pip install "evox[vis,neuroevolution]"

Instalar o PyTorch com suporte para aceleradores

O evox depende do torch para fornecer aceleração de hardware. A arquitetura geral destes pacotes Python é a seguinte:

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, o facto de o evox ter suporte para CPU, suporte para GPU Nvidia (CUDA) ou suporte para GPU AMD (ROCm) depende da versão do PyTorch instalada. Consulte o website oficial do PyTorch para obter mais ajuda na instalação: torch

Suporte para GPU Nvidia no Windows

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

  1. Utilizar o WSL 2 (Windows Subsystem for Linux) e instalar o PyTorch no lado do Linux.
  2. Instalar o PyTorch diretamente no Windows.

Para a opção 2, fornecemos um script de um clique para uma implementação rápida em sistemas Windows 10/11 de 64 bits recém-instalados com GPUs Nvidia. O script não utilizará o WSL 2 e instalará a versão nativa do Pytorch no Windows. Instalará automaticamente aplicações relacionadas, como o VSCode, Git e MiniForge3.

  • Certifique-se de que o driver da Nvidia está devidamente instalado primeiro. Caso contrário, o script reverterá para o modo cpu.
  • Ao executar o script, assegure uma ligação de rede estável (com acesso a 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 de forma manual, pode seguir os passos abaixo:

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

Windows WSL 2

Descarregue o NVIDIA Windows GPU Driver mais recente e instale-o. Assim, o seu WSL 2 suportará GPUs Nvidia nos seus ambientes Linux.

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

A NVIDIA possui um Guia do Utilizador detalhado sobre CUDA no WSL (em inglês).

Suporte para GPU AMD (ROCm)

Recomendamos a utilização de um contentor 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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