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AMCT（PyTorch）

本章节以Ubuntu 20.04为例，详述安装前准备，版本配套信息如下：

表1 配套版本信息

类别

版本限制

获取方式

注意事项

操作系统及版本

EulerOS release 2.0 (SP10) aarch64

cat /etc/*release && uname -m
  • 仅支持基于CPU量化。
  • PyTorch框架AMCT包安装时，默认为8线程编译，故需要操作系统运行内存>=12G。

操作系统及版本

Ubuntu 20.04 x86_64

请从Ubuntu官网下载对应版本软件进行安装，安装完成后查询命令为：

cat /etc/*release && uname -m
  • 支持基于CPU，GPU的量化。
  • PyTorch框架AMCT包安装时，默认为8线程编译，故需要操作系统运行内存>=12G。

操作系统及版本

Ubuntu 20.04 aarch64

请从Ubuntu官网下载对应版本软件进行安装，安装完成后查询命令为：

cat /etc/*release && uname -m
  • 支持基于CPU，GPU的量化。
  • PyTorch框架AMCT包安装时，默认为8线程编译，故需要操作系统运行内存>=12G。

PyTorch

2.1.0、1.10.0、1.8.0、1.5.0、1.4.0

  • PyTorch 2.1.0配套ONNX 1.14.0，ONNX Runtime 1.16.0，Python3.10.0/Python3.11.x
  • PyTorch 1.10.0配套ONNX 1.9.0，ONNX Runtime 1.8.0，Python3.9.2
  • PyTorch 1.8.0、1.5.0、1.4.0配套ONNX 1.8.0，ONNX Runtime 1.6.0，Python3.7.5

用户根据实际情况选择安装CPU或GPU，请参见安装依赖。
  • 1.4.0版本不再推荐使用，使用时会有告警提示信息。
  • PyTorch 1.8.0及以下版本不支持>=2GB模型的压缩。

CUDA toolkit/CUDA driver

11.8、11.1、10.2

  • PyTorch 2.1.0配套CUDA 11.8
  • PyTorch 1.10.0配套CUDA 11.1
  • PyTorch 1.8.0、1.5.0、1.4.0配套CUDA 10.2

请用户自行获取相关软件包进行安装，例如可以参见如下链接获取相关toolkit包，该包中包括driver软件包。

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

如果使用GPU模式执行量化功能，则CUDA软件必须安装。

ONNX

1.14.0、1.9.0、1.8.0

请参见安装依赖。
  • 安装依赖时，请确保服务器能够连接网络。
  • 本手册以Python3.9.2为例进行介绍，相应环境变量和安装命令以实际安装Python版本为准。
  • 1.8.0版本ONNX Runtime存在的已知问题请单击Link进行查看。

ONNX Runtime

1.16.0、1.8.0、1.6.0

Python

Python3.7.x、Python3.8.x、Python3.9.x、Python3.10.x、Python3.11.x

推荐使用3.10.0

Ubuntu操作系统请参见安装Python3.9.2（Ubuntu）。

EulerOS操作系统请参见安装Python3.9.2（EulerOS ）。

numpy
  • PyTorch 2.1.0配套：>=1.21.6
  • PyTorch 1.10.0、1.8.0、1.5.0、1.4.0配套：1.20.0~1.23.5

请参见安装依赖。

protobuf
  • PyTorch 2.1.0配套：>=3.20.2
  • PyTorch 1.10.0、1.8.0、1.5.0、1.4.0配套：3.13.0+