PyTorch este unul dintre cele mai populare cadre de învățare automată open-source, dezvoltat de laboratorul de cercetare AI al Facebook. Este utilizat pe scară largă pentru aplicații de învățare profundă, inclusiv viziune computerizată și procesarea limbajului natural. Dacă utilizați AlmaLinux, o distribuție Linux stabilă și fiabilă bazată pe RHEL, acest ghid vă va arăta cum să instalați PyTorch rapid și eficient.

Condiții prealabile

Înainte de a începe, asigurați-vă că:

  • Aveți o instanță care rulează AlmaLinux 8 sau 9

  • Aveți privilegii root sau sudo

  • Python 3.7 sau o versiune mai recentă este instalat

Pasul 1: Actualizarea sistemului dvs

Deschideți terminalul și executați următoarea comandă pentru a actualiza toate pachetele sistemului:

sudo dnf update -y

Opțional, instalați EPEL pentru a avea acces la pachete suplimentare:

sudo dnf install epel-release -y

Pasul 2: Instalarea Python și pip

Verificați dacă Python este deja instalat:

python3 --version

Dacă nu este instalat, îl puteți instala cu:

sudo dnf install python3 python3-pip -y

Pasul 3: Crearea unui mediu virtual (opțional)

Pentru a vă păstra mediul Python curat și izolat, este o idee bună să creați un mediu virtual:

python3 -m venv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate

Pasul 4: Instalarea PyTorch utilizând pip

Pentru a instala PyTorch cu suport CPU-only:

pip install torch torchvision torchaudio

Dacă doriți accelerare GPU și aveți un GPU NVIDIA acceptat împreună cu driverele corespunzătoare și CUDA instalat, utilizați comanda corespunzătoare. De exemplu, pentru a instala PyTorch cu suport CUDA 11.8:

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

Puteți găsi cele mai recente opțiuni de instalare pe site-ul oficial PyTorch:
https://pytorch.org/get-started/locally

Pasul 5: Verificarea instalării

Pentru a verifica dacă PyTorch a fost instalat corect, executați

python

Apoi introduceți următoarele în shell-ul Python:

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

Dacă totul funcționează, veți vedea versiunea instalată a PyTorch și dacă CUDA este disponibilă.

Sfaturi pentru rezolvarea problemelor

  • Dacă întâmpinați probleme cu pip sau cu certificatele SSL, actualizați pip:

pip install --upgrade pip

  • Dacă utilizați CUDA, asigurați-vă că driverele NVIDIA și setul de instrumente CUDA sunt instalate corect și compatibile cu versiunea de PyTorch pe care o instalați.

Concluzie

Ați instalat cu succes PyTorch pe AlmaLinux. Fie că dezvoltați modele de învățare profundă sau efectuați experimente, PyTorch oferă un cadru flexibil și puternic pentru învățarea automată pe sistemele Linux. Pentru configurații mai avansate, luați în considerare integrarea cu Jupyter Notebook sau utilizarea containerelor Docker.