安装指南

系统要求

Python 版本 - Python 3.10+

依赖要求 - PyTorch 2.4+ - CUDA 12.4

安装方式

Docker 安装(推荐)

我们提供了 pytorch240/251/260 三个版本的镜像构建脚本，您可以通过命令构建基础镜像，例如

克隆代码仓库:

git clone https://github.com/alibaba/RecIS.git
cd recis
git submodule update --init --recursive

构建pytorch240版本的 Docker 镜像:

docker build --network=host -f docker/Dockerfile.torch240 -t recis:torch240 .

启动torch240版本镜像:

docker run --runtime=nvidia --net=host -it --cpuset-cpus="0-63" -m 300G recis:torch240 /bin/bash

源码安装

1. 克隆代码仓库:

   git clone https://github.com/alibaba/RecIS.git
   cd recis
   git submodule update --init --recursive
   

2. 构建安装RecIS:

   bash build.sh 0
   pip install `find ./dist -name "recis*.whl" -maxdepth 1`
   

3. 构建安装column-io:

   cd third_party/column-io/
   bash tools/build_and_install.sh 0
   

4. 验证安装:

   python -c "import recis; print('RecIS installed successfully!')"
   

验证安装

运行以下代码验证安装是否成功:

import torch
import recis

# 检查版本
print(f"PyTorch version: {torch.__version__}")

# 检查 GPU 支持
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")
if torch.cuda.is_available():
    print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}")
    print(f"GPU count: {torch.cuda.device_count()}")

# 简单功能测试
from recis.nn.modules.embedding import DynamicEmbedding, EmbeddingOption

emb_opt = EmbeddingOption(embedding_dim=16)
emb = DynamicEmbedding(emb_opt)
print("RecIS 核心模块加载成功!")

如果以上代码运行无误，说明 RecIS 已成功安装。