PyTorch, tıpkı TensorFlow gibi yerel olarak NVIDIA CUDA kitaplığı aracılığıyla bir NVIDIA GPU kullanarak AI/ML uygulamalarını hızlandırabilir.
Bu yazımızda Debian 12 “Bookworm” üzerinde NVIDIA GPU/CUDA hızlandırma desteği ile PyTorch kurulumunun nasıl yapılacağını göstereceğiz.
İçeriğin Konusu:
- NVIDIA GPU Sürücülerini Debian 12'ye Yükleme
- NVIDIA CUDA'nın Debian 12'ye Kurulumu
- Python 3 PIP ve Python 3 Sanal Ortamını (venv) Debian 12'ye Kurmak
- PyTorch için Python 3 Sanal Ortamı Oluşturma
- Python 3 PIP'i Python 3 PyTorch Sanal Ortamında En Son Sürüme Yükseltme
- Debian 12'de PyTorch'u NVIDIA GPU/CUDA Hızlandırma Desteği ile Kurmak
- PyTorch Python 3 Sanal Ortamını Etkinleştirme
- PyTorch'a Erişim ve NVIDIA GPU/CUDA Hızlandırmasının Mevcut Olup Olmadığını Kontrol Etme
- Çözüm
NVIDIA GPU Sürücülerini Debian 12'ye Yükleme
PyTorch NVIDIA GPU/CUDA hızlandırmanın çalışması için şunları yapmalısınız: NVIDIA GPU sürücülerini Debian 12'ye yükleyin . NVIDIA GPU sürücülerini Debian 12 sisteminize yükleme konusunda yardıma ihtiyacınız olursa, bu makaleyi oku .
NVIDIA CUDA'nın Debian 12'ye Kurulumu
PyTorch NVIDIA GPU/CUDA hızlandırmanın Debian 12'de çalışması için şunları yapmalısınız: NVIDIA CUDA'yı Debian 12'ye yükleyin . Debian 12 sisteminize NVIDIA CUDA kurulumu konusunda yardıma ihtiyacınız olursa, bu makaleyi oku .
Python 3 PIP ve Python 3 Sanal Ortamını (venv) Debian 12'ye Kurmak
PyTorch'u Debian 12'ye kurmak için Python 3 PIP ve Python sanal ortamının (venv) kurulu olması gerekir.
İlk olarak APT paket deposu önbelleğini aşağıdaki komutla güncelleyin:
$ sudo uygun güncelleme 
Python 3 PIP ve Python 3 sanal ortamını (venv) yüklemek için aşağıdaki komutu çalıştırın:
$ sudo uygun düzenlemek python3-pip python3-venv python3-dev Kurulumu onaylamak için “Y” tuşuna basın ve ardından tuşuna basın.
Python 3 PIP ve Python 3 venv kuruluyor. Tamamlanması biraz zaman alır.
Bu noktada Python 3 PIP ve Python 3 venv kurulmalıdır.
PyTorch için Python 3 Sanal Ortamı Oluşturma
Python kitaplıklarını Debian 12'ye yüklemenin standart uygulaması, bunları sistemin Python paketlerine/kütüphanelerine müdahale etmeyecek şekilde bir Python sanal ortamına yüklemektir.
“/opt/pytorch” dizininde PyTorch için yeni bir Python 3 sanal ortamı oluşturmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:
$ sudo piton3 -M venv / tercih / ateş feneriPython 3 PIP'i Python 3 PyTorch Sanal Ortamında En Son Sürüme Yükseltme
Python 3 PIP'i Python 3 “/opt/pytorch” sanal ortamındaki en son sürüme yükseltmek için aşağıdaki komutu çalıştırın:
$ sudo / tercih / ateş feneri / çöp Kutusu / pip3 düzenlemek --güncelleme pip 
Debian 12'de PyTorch'u NVIDIA GPU/CUDA Hızlandırma Desteği ile Kurmak
PyTorch NVIDIA GPU/CUDA hızlandırmasının çalışması için, Debian 12 sisteminize yüklediğiniz NVIDIA CUDA sürücü sürümünü destekleyen PyTorch'un doğru sürümünü yüklemelisiniz. Bu yazının yazıldığı sırada PyTorch, NVIDIA CUDA sürücüsü 11.8 ve 12.1 sürümlerini desteklemektedir. PyTorch'un desteklediği NVIDIA CUDA sürücü sürümleri hakkında güncel bilgi için, PyTorch'un resmi web sitesini kontrol edin .
Debian 12 sisteminize kurduğunuz NVIDIA CUDA sürücü versiyonunu kontrol etmek için aşağıdaki komutu çalıştırınız. Gördüğünüz gibi Debian 12 sistemimizde NVIDIA CUDA versiyon 11.8 kurulu.
$ nvcc --versiyon 
PyTorch'u NVIDIA CUDA 11.8 desteğiyle PyTorch Python 3 sanal ortamına kurmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:
$ sudo / tercih / ateş feneri / çöp Kutusu / pip3 düzenlemek meşale torchvision torchaudio --index-url https: // download.pytorch.org / ne / 118 ilePyTorch'u NVIDIA CUDA 12.1 desteğiyle PyTorch Python 3 sanal ortamına kurmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:
$ sudo / tercih / ateş feneri / çöp Kutusu / pip3 düzenlemek meşale torchvision torchaudioPyTorch, PyTorch Python 3 sanal ortamına kuruluyor. Tamamlanması biraz zaman alır.
Bu noktada PyTorch Python 3 sanal ortamına PyTorch kurulmalıdır.
PyTorch Python 3 Sanal Ortamını Etkinleştirme
PyTorch Python “/opt/pytorch” sanal ortamını etkinleştirmek için aşağıdaki komutu çalıştırın:
$ . / tercih / ateş feneri / çöp Kutusu / etkinleştirPyTorch Python 3 sanal ortamı etkinleştirilmelidir.
PyTorch'a Erişim ve NVIDIA GPU/CUDA Hızlandırmasının Mevcut Olup Olmadığını Kontrol Etme
Python 3 etkileşimli kabuğunu açmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:
$ piton3Python 3 etkileşimli kabuğu açılmalıdır.
İlk olarak PyTorch'u aşağıdaki kod satırıyla içe aktarın:
$ ithalat meşale 
Yüklediğiniz PyTorch sürümünü kontrol etmek için aşağıdaki kod satırını çalıştırın. Gördüğünüz gibi PyTorch 2.1.0'ı NVIDIA CUDA 11.8 hızlandırma desteği (cu118) ile çalıştırıyoruz.
$ meşale.__versiyon__ 
PyTorch'un NVIDIA GPU'nuzu NVIDIA CUDA hızlandırması için kullanıp kullanamayacağını kontrol etmek için aşağıdaki kod satırını da çalıştırabilirsiniz. NVIDIA CUDA desteği mevcutsa “True” yazdırılacaktır.
$ torch.cuda.is_available ( )Bilgisayarınızda kurulu birden fazla GPU varsa PyTorch'un kullanabileceği GPU sayısını aşağıdaki kod satırıyla kontrol edebilirsiniz. Gördüğünüz gibi Debian 12 sistemimizde NVIDIA GPU (RTX 4070) kurulu.
$ torch.cuda.device_count ( )Python etkileşimli kabuğundan çıkmak için aşağıdaki kod satırını çalıştırın:
$ çıkış yapmak ( )Çözüm
Bu yazımızda Debian 12 üzerinde Python 3 PIP ve Python 3 sanal ortamının (venv) nasıl kurulacağını gösterdik. Ayrıca Debian 12 üzerinde PyTorch için Python 3 sanal ortamının nasıl oluşturulacağını ve NVIDIA CUDA ile PyTorch kurulumunun nasıl yapılacağını gösterdik. Debian 12'de de 11.8 ve 12.1 hızlandırma desteği. Son olarak PyTorch Python sanal ortamını nasıl etkinleştireceğinizi ve Debian 12 üzerinde PyTorch'a nasıl erişeceğinizi gösterdik.