PyTorch jest jednym z najpopularniejszych frameworków uczenia maszynowego typu open-source opracowanym przez laboratorium badań AI Facebooka. Jest szeroko stosowany w aplikacjach głębokiego uczenia, w tym w wizji komputerowej i przetwarzaniu języka naturalnego. Jeśli używasz AlmaLinux, stabilnej i niezawodnej dystrybucji Linuxa opartej na RHEL, ten przewodnik pokaże ci, jak szybko i efektywnie zainstalować PyTorch.

Wymagania wstępne

Przed rozpoczęciem upewnij się, że:

  • Masz działającą instancję AlmaLinux 8 lub 9

  • Masz uprawnienia root lub sudo

  • Python 3.7 lub wyższy jest zainstalowany

Krok 1: Zaktualizuj swój system

Otwórz terminal i uruchom następujące polecenie, aby zaktualizować wszystkie pakiety systemowe:

sudo dnf update -y

Opcjonalnie zainstaluj EPEL, aby uzyskać dostęp do dodatkowych pakietów:

sudo dnf install epel-release -y

Krok 2: Zainstaluj Pythona i pip

Sprawdź, czy Python jest już zainstalowany:

python3 --version

Jeśli nie jest zainstalowany, możesz go zainstalować za pomocą:

sudo dnf install python3 python3-pip -y

Krok 3: Utwórz środowisko wirtualne (opcjonalnie)

Aby utrzymać swoje środowisko Pythona w czystości i izolacji, warto utworzyć środowisko wirtualne:

python3 -m venv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate

Krok 4: Zainstaluj PyTorch za pomocą pip

Aby zainstalować PyTorch z obsługą tylko CPU:

pip install torch torchvision torchaudio

Jeśli chcesz przyspieszenia GPU i masz obsługiwany GPU NVIDIA wraz z odpowiednimi sterownikami i zainstalowanym CUDA, użyj odpowiedniego polecenia. Na przykład, aby zainstalować PyTorch z obsługą CUDA 11.8:

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

Możesz znaleźć najnowsze opcje instalacji na oficjalnej stronie PyTorch:
https://pytorch.org/get-started/locally

Krok 5: Zweryfikuj instalację

Aby zweryfikować, że PyTorch został poprawnie zainstalowany, uruchom:

python

Następnie wpisz to w powłoce Pythona:

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

Jeśli wszystko działa, zobaczysz zainstalowaną wersję PyTorch i informację, czy CUDA jest dostępna.

Porady dotyczące rozwiązywania problemów

  • Jeśli napotkasz problemy z pip lub certyfikatami SSL, zaktualizuj pip:

pip install --upgrade pip

  • Jeśli używasz CUDA, upewnij się, że sterowniki NVIDIA i zestaw narzędzi CUDA są poprawnie zainstalowane i kompatybilne z wersją PyTorch, którą instalujesz.

Podsumowanie

Pomyślnie zainstalowałeś PyTorch na AlmaLinux. Niezależnie od tego, czy rozwijasz modele głębokiego uczenia, czy przeprowadzasz eksperymenty, PyTorch zapewnia elastyczny i potężny framework do uczenia maszynowego na systemach Linux. Dla bardziej zaawansowanych konfiguracji rozważ integrację z Jupyter Notebook lub użycie kontenerów Docker.