PyTorch è uno dei più popolari framework open-source per l’apprendimento automatico, sviluppato dal laboratorio di ricerca AI di Facebook. È ampiamente utilizzato per applicazioni di apprendimento profondo, tra cui la visione artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale. Se utilizzate AlmaLinux, una distribuzione Linux stabile e affidabile basata su RHEL, questa guida vi mostrerà come installare PyTorch in modo rapido ed efficiente.

Prerequisiti

Prima di iniziare, assicuratevi che:

  • Si disponga di un’istanza funzionante di AlmaLinux 8 o 9

  • Si abbiano i privilegi di root o sudo

  • Python 3.7 o superiore sia installato

Passo 1: Aggiornare il sistema

Aprite il terminale ed eseguite il seguente comando per aggiornare tutti i pacchetti del sistema:

sudo dnf update -y

Opzionalmente, installate EPEL per accedere a pacchetti aggiuntivi:

sudo dnf install epel-release -y

Passo 2: Installare Python e pip

Verificare se Python è già installato:

python3 --versione

Se non è installato, potete installarlo con:

sudo dnf install python3 python3-pip -y

Passo 3: Creare un ambiente virtuale (opzionale)

Per mantenere il vostro ambiente Python pulito e isolato, è una buona idea creare un ambiente virtuale:

python3 -m venv pytorch_env
sorgente pytorch_env/bin/activate

Passo 4: installare PyTorch con pip

Per installare PyTorch con il supporto per la sola CPU:

pip installare torch torchvision torchaudio

Se si desidera l’accelerazione via GPU e si dispone di una GPU NVIDIA supportata con i driver e CUDA appropriati, utilizzare il comando appropriato. Ad esempio, per installare PyTorch con supporto CUDA 11.8:

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

Le opzioni di installazione più recenti sono disponibili sul sito ufficiale di PyTorch:
https://pytorch.org/get-started/locally

Passo 5: Verificare l’installazione

Per verificare che PyTorch sia stato installato correttamente, eseguite:

python

Quindi inserire quanto segue nella shell di Python:

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

Se tutto funziona, si vedrà la versione installata di PyTorch e se CUDA è disponibile.

Suggerimenti per la risoluzione dei problemi

  • Se si riscontrano problemi con pip o con i certificati SSL, aggiornare pip:

pip install --upgrade pip

  • Se si usa CUDA, assicurarsi che i driver NVIDIA e il toolkit CUDA siano correttamente installati e compatibili con la versione di PyTorch che si sta installando.

Conclusione

Avete installato con successo PyTorch su AlmaLinux. Sia che stiate sviluppando modelli di deep learning o eseguendo esperimenti, PyTorch offre un framework flessibile e potente per l’apprendimento automatico su sistemi Linux. Per configurazioni più avanzate, si può considerare l’integrazione con Jupyter Notebook o l’uso di container Docker.