EVO X
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EvoX 安裝指南

EvoX 安裝指南

安裝 EvoX

EvoX 已發布於 PyPI，可透過以下方式安裝：

# install pytorch first
# for example:
pip install torch

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

您也可以在安裝過程中指定額外的選項，目前可用的選項包括 vis、neuroevolution、test、docs、default。例如，要安裝包含所有功能的 EvoX，請執行以下指令：

pip install "evox[vis,neuroevolution]"

安裝支援加速器的 PyTorch

evox 依賴 torch 來提供硬體加速。 這些 Python 套件的整體架構如下所示：

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

總結來說，evox 是否支援 CPU、Nvidia GPU (CUDA) 或 AMD GPU (ROCm)，取決於所安裝的 PyTorch 版本。請參閱 PyTorch 官方網站以獲取更多安裝協助：torch

Windows 上的 Nvidia GPU 支援

EvoX 透過 PyTorch 支援 GPU 加速。 在 Windows 上使用具備 GPU 加速功能的 PyTorch 有兩種方式：

  1. 使用 WSL 2 (Windows Subsystem for Linux) 並在 Linux 端安裝 PyTorch。
  2. 直接在 Windows 上安裝 PyTorch。

針對第二種方式，我們提供了一個 一鍵腳本，用於在全新安裝的 Windows 10/11 64位元系統（配備 Nvidia GPU）上快速部署。該腳本不會使用 WSL 2，而是會在 Windows 上安裝原生的 Pytorch 版本。它還會自動安裝相關應用程式，如 VSCode、Git 和 MiniForge3。

  • 請先確保已正確安裝 Nvidia 驅動程式。否則腳本將退回至 CPU 模式。
  • 執行腳本時，請確保網路連線穩定（需能存取 github.com 等網站）。
  • 如果腳本因網路問題而失敗，請關閉並重新開啟以繼續安裝。

Windows 手動安裝

如果您偏好直接在 Windows 上手動安裝 PyTorch，可以按照以下步驟操作：

  1. 如上所述安裝 Nvidia 驅動程式。
  2. 從 python.org 安裝 Python 3.10 或更高版本。
  3. 安裝 PyTorch。
  4. （可選）安裝 triton-windows 以在 Windows 上支援 torch.compile。
  5. 安裝 EvoX。

Windows WSL 2

下載並安裝 最新的 NVIDIA Windows GPU 驅動程式。安裝後，您的 WSL 2 將在其 Linux 環境中支援 Nvidia GPU。

警告： 請 勿 在 WSL 2 內部安裝任何 NVIDIA GPU Linux 驅動程式。請在 Windows 端安裝驅動程式。

NVIDIA 提供了詳細的 CUDA on WSL 使用者指南

AMD GPU (ROCm) 支援

我們建議使用來自 rocm/pytorch 的 Docker 容器。

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

驗證安裝

開啟 Python 終端機，並執行以下指令：

from torch.utils.collect_env import get_pretty_env_info
import evox

print(get_pretty_env_info())
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