4차 산업 중 핵심이라고 널리 알려지고 있는 AI (Artificial Intelligence), ML (Machine Learning), DL (Deep Learning) 등과 밀접한 관련을 보이는 Python, 그 Python 안에서도 PyTorch 설치와 관련한 내용을, AMD GPU 및 Ubuntu 관점에서 요약하여 추후에도 참고하려고 한다.
우선 진행하기에 앞서 python 및 pip 설치를 아래 명령을 통해 확인하되 설치가 안되어 있을 경우에는 설치를 한 이후에 진행한다.
$ python3 --version Python 3.12.3 $ pip3 --version pip 24.0 from /usr/lib/python3/dist-packages/pip (python 3.12)
이후 참고할 사이트들은 아래와 같다.
먼저 [1] 사이트에서 ROCm 설치를 진행한 후 apt info rocm-libs 명령을 통해 ROCm 버전을 확인한다.
$ apt info rocm-libs Version: 6.2.2.60202-116~24.04
이어서 [2] 사이트에서 아래처럼 선택하면 되는데, X, Y, Z 등은 버전 숫자를 의미하며 이 글 작성일 기준, 각각 2.4.1, 6.1, 6.1 등을 나타낸다고 이해하면 된다.
- PyTorch: Stable(X.Y.Z)
- Your OS: Linux
- Package: Pip
- Language: Python
- Compute Platform: ROCm X.Y
- Run this Command:
pip3 install --user torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocmX.Y[3] 2
참고로 [3] 실행 시 error: externally-managed-environment 오류 발생 시 python3 -m pip config set global.break-system-packages true 명령을 실행한 후, Writing to /home/<사용자명>/.config/pip/pip.conf 메시지를 확인하고 이후 다시 [3] 명령을 실행하면 된다. (아래 요약)
$ python3 -m pip config set global.break-system-packages true Writing to /home/<user_name>/.config/pip/pip.conf
만약, WARNING: The script <script_name> is installed in '/home/<user_name>/.local/bin' which is not on PATH. 메시지 확인 시 .bashrc 파일 맨 아래 부분에 export PATH=$PATH:$HOME/.local/bin 구문을 추가한 후, 저장하고 나와서 터미널 상에서 source .bashrc 명령을 실행한다. (아래 요약)
- vi .bashrc
- 파일 맨 아래 부분에
export PATH=$PATH:$HOME/.local/bin추가 - 터미널에서
source .bashrc실행
이후 ROCm 및 PyTorch 설치가 잘 되었는지를 아래 명령을 통해 확인한다.
$ pyton3 -c "import torch; print(torch.__file__); print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"
만약, ROCm과 PyTorch 설치가 정상적으로 진행되었다면, 이 글 작성일 기준 아래와 같은 메시지를 확인할 수 있다.
/home/<user_name>/.local/lib/python3.12/site-packages/torch/__init__.py 2.4.1+rocm6.1 True