PyTorchは、FacebookのAI研究所によって開発された最も人気のあるオープンソースの機械学習フレームワークの1つです。コンピュータビジョンや自然言語処理を含む深層学習アプリケーションで広く使用されています。AlmaLinuxを使用している場合は、安定して信頼性のあるRHELベースのLinuxディストリビューションで、迅速かつ効率的にPyTorchをインストールする方法をこのガイドで示します。

前提条件

始める前に、以下を確認してください：

  • AlmaLinux 8または9の実行中のインスタンスがあること

  • rootまたはsudo権限があること

  • Python 3.7以上がインストールされていること

ステップ1: システムを更新する

ターミナルを開き、次のコマンドを実行してすべてのシステムパッケージを更新します：

sudo dnf update -y

オプションで、追加のパッケージにアクセスするためにEPELをインストールします：

sudo dnf install epel-release -y

ステップ2: Pythonとpipをインストールする

Pythonがすでにインストールされているか確認します：

python3 --version

インストールされていない場合は、次のコマンドでインストールできます：

sudo dnf install python3 python3-pip -y

ステップ3: 仮想環境を作成する（オプション）

Python環境をクリーンで隔離された状態に保つために、仮想環境を作成することをお勧めします：

python3 -m venv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate

ステップ4: pipを使用してPyTorchをインストールする

CPUのみのサポートでPyTorchをインストールするには：

pip install torch torchvision torchaudio

GPUアクセラレーションを希望し、サポートされているNVIDIA GPUと適切なドライバーおよびCUDAがインストールされている場合は、適切なコマンドを使用してください。例えば、CUDA 11.8サポートでPyTorchをインストールするには：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

最新のインストールオプションは公式のPyTorchウェブサイトで確認できます：
https://pytorch.org/get-started/locally

ステップ5: インストールを確認する

PyTorchが正しくインストールされたことを確認するには、次のコマンドを実行します：

python

次に、Pythonシェルに以下を入力します：

import torch
print(torch.__version__)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())

すべてが正常に動作していれば、インストールされたPyTorchのバージョンとCUDAが利用可能かどうかが表示されます。

トラブルシューティングのヒント

  • pipやSSL証明書に問題が発生した場合は、pipを更新してください：

pip install --upgrade pip

  • CUDAを使用している場合は、NVIDIAドライバーとCUDAツールキットが正しくインストールされており、インストールしているPyTorchのバージョンと互換性があることを確認してください。

結論

AlmaLinuxにPyTorchを正常にインストールしました。深層学習モデルを開発する場合でも、実験を実行する場合でも、PyTorchはLinuxシステム上での機械学習のための柔軟で強力なフレームワークを提供します。より高度なセットアップについては、Jupyter Notebookとの統合やDockerコンテナの使用を検討してください。