PyTorch – один из самых популярных фреймворков машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанный исследовательской лабораторией Facebook AI Research. Он широко используется для приложений глубокого обучения, включая компьютерное зрение и обработку естественного языка. Если вы используете AlmaLinux, стабильный и надежный дистрибутив Linux на базе RHEL, это руководство покажет вам, как быстро и эффективно установить PyTorch.

Необходимые условия

Прежде чем начать, убедитесь, что:

  • У вас есть работающий экземпляр AlmaLinux 8 или 9

  • У вас есть права root или sudo

  • Установлен Python 3.7 или выше

Шаг 1: Обновление системы

Откройте терминал и выполните следующую команду, чтобы обновить все системные пакеты:

sudo dnf update -y

По желанию установите EPEL для доступа к дополнительным пакетам:

sudo dnf install epel-release -y

Шаг 2: Установите Python и pip

Проверьте, установлен ли уже Python:

python3 --version

Если он не установлен, вы можете установить его с помощью:

sudo dnf install python3 python3-pip -y

Шаг 3: Создание виртуальной среды (необязательно)

Чтобы ваша среда Python была чистой и изолированной, неплохо создать виртуальную среду:

python3 -m venv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate

Шаг 4: Установка PyTorch с помощью pip

Чтобы установить PyTorch с поддержкой только процессора, выполните следующие действия:

pip install torch torchvision torchaudio

Если вам нужно GPU-ускорение и у вас есть поддерживаемый NVIDIA GPU с соответствующими драйверами и установленной CUDA, используйте соответствующую команду. Например, чтобы установить PyTorch с поддержкой CUDA 11.8:

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

Последние варианты установки можно найти на официальном сайте PyTorch:
https://pytorch.org/get-started/locally

Шаг 5: Проверка установки

Чтобы убедиться, что PyTorch был установлен правильно, выполните команду:

python

Затем в оболочке Python введите следующее:

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

Если все работает, вы увидите установленную версию PyTorch и информацию о том, доступна ли CUDA.

Советы по устранению неполадок

  • Если у вас возникли проблемы с pip или SSL-сертификатами, обновите pip:

pip install --upgrade pip

  • Если вы используете CUDA, убедитесь, что драйверы NVIDIA и инструментарий CUDA установлены правильно и совместимы с устанавливаемой версией PyTorch.

Заключение

Вы успешно установили PyTorch на AlmaLinux. Независимо от того, разрабатываете ли вы модели глубокого обучения или проводите эксперименты, PyTorch предоставляет гибкий и мощный фреймворк для машинного обучения на Linux-системах. Для более продвинутых настроек рассмотрите возможность интеграции с Jupyter Notebook или использования контейнеров Docker.