EVO X
Open menu

Руководство по установке EvoX

Руководство по установке EvoX

Установка EvoX

EvoX доступен в PyPI и может быть установлен с помощью:

# install pytorch first
# for example:
pip install torch

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

Вы также можете указать дополнительные опции во время установки. В настоящее время доступны следующие дополнения: vis, neuroevolution, test, docs, default. Например, чтобы установить EvoX со всеми функциями, выполните следующую команду:

pip install "evox[vis,neuroevolution]"

Установка PyTorch с поддержкой ускорителей

evox полагается на torch для обеспечения аппаратного ускорения. Общая архитектура этих Python-пакетов выглядит следующим образом:

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

Подводя итог, наличие поддержки CPU, Nvidia GPU (CUDA) или AMD GPU (ROCm) в evox зависит от установленной версии PyTorch. Пожалуйста, обратитесь к официальному сайту PyTorch для получения дополнительной помощи по установке: torch

Поддержка Nvidia GPU на Windows

EvoX поддерживает GPU-ускорение через PyTorch. Существует два способа использования PyTorch с GPU-ускорением на Windows:

  1. Использование WSL 2 (Windows Subsystem for Linux) и установка PyTorch на стороне Linux.
  2. Прямая установка PyTorch на Windows.

Для варианта 2 мы предоставляем скрипт установки в один клик для быстрого развертывания на чистых системах Windows 10/11 64-бит с GPU Nvidia. Скрипт не использует WSL 2 и устанавливает нативную версию PyTorch для Windows. Он автоматически установит сопутствующие приложения, такие как VSCode, Git и MiniForge3.

  • Сначала убедитесь, что драйвер Nvidia установлен правильно. В противном случае скрипт переключится в режим CPU.
  • При запуске скрипта обеспечьте стабильное сетевое соединение (доступ к github.com и т. д.).
  • Если работа скрипта прервалась из-за сбоя сети, закройте и снова откройте его, чтобы продолжить установку.

Ручная установка на Windows

Если вы предпочитаете установить PyTorch на Windows вручную, вы можете выполнить следующие шаги:

  1. Установите драйвер Nvidia, как указано выше.
  2. Установите Python 3.10 или выше с python.org.
  3. Установите PyTorch.
  4. (Опционально) Установите triton-windows для поддержки torch.compile на Windows.
  5. Установите EvoX.

Windows WSL 2

Скачайте последнюю версию драйвера NVIDIA Windows GPU и установите её. После этого WSL 2 будет поддерживать GPU Nvidia в среде Linux.

Внимание: НЕ устанавливайте драйверы NVIDIA GPU для Linux внутри WSL 2. Устанавливайте драйвер на стороне Windows.

У NVIDIA есть подробное руководство пользователя CUDA на WSL

Поддержка AMD GPU (ROCm)

Мы рекомендуем использовать Docker-контейнер из 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

Проверка установки

Откройте терминал Python и выполните следующее:

from torch.utils.collect_env import get_pretty_env_info
import evox

print(get_pretty_env_info())
← Вернуться к документации