PyTorch puede acelerar las aplicaciones de IA/ML utilizando una GPU NVIDIA a través de la biblioteca CUDA de NVIDIA de forma nativa, al igual que TensorFlow.
En este artículo, le mostraremos cómo instalar PyTorch con soporte de aceleración NVIDIA GPU/CUDA en Debian 12 “Bookworm”.
Tema de contenidos:
- Instalación de los controladores de GPU NVIDIA en Debian 12
- Instalación de NVIDIA CUDA en Debian 12
- Instalación de Python 3 PIP y Python 3 Virtual Environment (venv) en Debian 12
- Creación de un entorno virtual Python 3 para PyTorch
- Actualización de Python 3 PIP a la última versión en el entorno virtual Python 3 PyTorch
- Instalación de PyTorch con soporte de aceleración NVIDIA GPU/CUDA en Debian 12
- Activación del entorno virtual PyTorch Python 3
- Accediendo a PyTorch y comprobando si la aceleración NVIDIA GPU/CUDA está disponible
- Conclusión
Instalación de los controladores de GPU NVIDIA en Debian 12
Para que funcione la aceleración PyTorch NVIDIA GPU/CUDA, debe instale los controladores de GPU NVIDIA en Debian 12 . Si necesita ayuda para instalar los controladores de GPU NVIDIA en su sistema Debian 12, Lee este artículo .
Instalación de NVIDIA CUDA en Debian 12
Para que la aceleración PyTorch NVIDIA GPU/CUDA funcione en Debian 12, debe install NVIDIA CUDA on Debian 12 . Si necesita ayuda para instalar NVIDIA CUDA en su sistema Debian 12, Lee este artículo .
Instalación de Python 3 PIP y Python 3 Virtual Environment (venv) en Debian 12
Para instalar PyTorch en Debian 12, debe tener instalado Python 3 PIP y el entorno virtual Python (venv).
Primero, actualice la caché del repositorio de paquetes APT con el siguiente comando:
$ sudo actualización adecuada 
Para instalar Python 3 PIP y el entorno virtual Python 3 (venv), ejecute el siguiente comando:
$ sudo apto instalar python3-pip python3-venv python3-dev Para confirmar la instalación, presione “Y” y luego presione
Se están instalando Python 3 PIP y Python 3 venv. Tarda un poco en completarse.
En este punto, se deben instalar Python 3 PIP y Python 3 venv.
Creación de un entorno virtual Python 3 para PyTorch
La práctica estándar para instalar las bibliotecas de Python en Debian 12 es instalarlas en un entorno virtual de Python para que no interfieran con los paquetes/bibliotecas de Python del sistema.
Para crear un nuevo entorno virtual Python 3 para PyTorch en el directorio '/opt/pytorch', ejecute el siguiente comando:
$ sudo python3 -metro venv / optar / pytorchActualización de Python 3 PIP a la última versión en el entorno virtual Python 3 PyTorch
Para actualizar Python 3 PIP a la última versión en el entorno virtual Python 3 “/opt/pytorch”, ejecute el siguiente comando:
$ sudo / optar / pytorch / papelera / pip3 instalar --mejora pepita 
Instalación de PyTorch con soporte de aceleración NVIDIA GPU/CUDA en Debian 12
Para que funcione la aceleración PyTorch NVIDIA GPU/CUDA, debe instalar la versión correcta de PyTorch que admita la versión del controlador NVIDIA CUDA que instaló en su sistema Debian 12. Al momento de escribir este artículo, PyTorch admite las versiones 11.8 y 12.1 del controlador NVIDIA CUDA. Para obtener información actualizada sobre las versiones del controlador NVIDIA CUDA que admite PyTorch, consulte el sitio web oficial de PyTorch .
Para verificar la versión del controlador NVIDIA CUDA que instaló en su sistema Debian 12, ejecute el siguiente comando. Como podéis ver, tenemos instalada la versión 11.8 de NVIDIA CUDA en nuestro sistema Debian 12.
$ NVCC --versión 
Para instalar PyTorch con compatibilidad con NVIDIA CUDA 11.8 en el entorno virtual PyTorch Python 3, ejecute el siguiente comando:
$ sudo / optar / pytorch / papelera / pip3 instalar antorcha torchvision torchaudio --index-url https: // download.pytorch.org / whl / con 118Para instalar PyTorch con compatibilidad con NVIDIA CUDA 12.1 en el entorno virtual PyTorch Python 3, ejecute el siguiente comando:
$ sudo / optar / pytorch / papelera / pip3 instalar antorcha torchvision torchaudioPyTorch se está instalando en el entorno virtual PyTorch Python 3. Tarda un poco en completarse.
En este punto, PyTorch debería estar instalado en el entorno virtual PyTorch Python 3.
Activación del entorno virtual PyTorch Python 3
Para activar el entorno virtual PyTorch Python “/opt/pytorch”, ejecute el siguiente comando:
$ . / optar / pytorch / papelera / activarEl entorno virtual PyTorch Python 3 debe estar activado.
Accediendo a PyTorch y comprobando si la aceleración NVIDIA GPU/CUDA está disponible
Para abrir el shell interactivo de Python 3, ejecute el siguiente comando:
$ python3Se debe abrir el shell interactivo de Python 3.
Primero, importe PyTorch con la siguiente línea de código:
$ importar antorcha 
Para verificar la versión de PyTorch que instaló, ejecute la siguiente línea de código. Como puede ver, estamos ejecutando PyTorch 2.1.0 con soporte de aceleración NVIDIA CUDA 11.8 (cu118).
$ antorcha.__versión__ 
Para comprobar si PyTorch es capaz de utilizar su GPU NVIDIA para la aceleración NVIDIA CUDA, también puede ejecutar la siguiente línea de código. Si la compatibilidad con NVIDIA CUDA está disponible, se imprimirá 'Verdadero'.
$ torch.cuda.is_disponible ( )Si tiene varias GPU instaladas en su computadora, puede verificar la cantidad de GPU que PyTorch puede usar con la siguiente línea de código. Como podéis ver, tenemos la GPU NVIDIA (RTX 4070) instalada en nuestro sistema Debian 12.
$ antorcha.cuda.device_count ( )Para salir del shell interactivo de Python, ejecute la siguiente línea de código:
$ abandonar ( )Conclusión
En este artículo, le mostramos cómo instalar Python 3 PIP y el entorno virtual Python 3 (venv) en Debian 12. También le mostramos cómo crear un entorno virtual Python 3 para PyTorch en Debian 12 y cómo instalar PyTorch con NVIDIA CUDA. También es compatible con la aceleración 11.8 y 12.1 en Debian 12. Finalmente, le mostramos cómo activar el entorno virtual PyTorch Python y acceder a PyTorch en Debian 12.