[From Model to Bedside: E1.5] 【Python/PyTorch】GPU対応AI開発環境の構築：仮想環境(venv)から実践まで

# プロジェクト用フォルダに移動後、'venv'という名前の環境を作成
python3 -m venv venv

# 仮想環境を有効化。プロンプトの先頭に (venv) が表示される
source venv/bin/activate

# 仮想環境を無効化
deactivate

# (venv) が表示されていることを確認！
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# Python対話モードで実行
import torch
torch.cuda.is_available()

医療AI研究の再現性を高めるプロの作法を学ぶ

これまでの道のりで、私たちはAI開発という家を建てるための、揺るぎない「土台」を築いてきました。OSを整え、NVIDIAドライバという名の「電気」を引き、nvidia-smiでGPUが力強く脈打っていることを確認しましたね。本当にお疲れ様でした。

さあ、いよいよ今回はその土台の上に、私たちの研究の拠点となる「実験室」そのものを建て、中に最先端の分析機器を搬入していく、最もワクワクする工程です。具体的には、AI・データサイエンスの世界の公用語であるPythonと、その中でも特にアカデミックの世界で絶大な信頼を得ている深層学習ライブラリPyTorchを、GPUのパワーをフル活用できる形で導入していきます。

しかし、本題に入る前に、一つだけ皆さんに習得していただきたい、極めて重要な「作法」があります。それは、ただツールをインストールするのではなく、「クリーンな環境で、再現性の高い研究を行うための技術」です。医療の世界で、実験器具の滅菌や手洗いが基本中の基本であるように、計算科学の世界にも、絶対に守るべき「デジタルな無菌操作」が存在します。それが、今回学ぶ「仮想環境」という考え方です。

この概念を自分のものにすること。それこそが、この記事を通じて皆さんに届けたい最大の価値であり、今後のあなたの研究者としてのキャリアを支える、一生モノのスキルになると私は信じています。

研究者の作法：なぜ「仮想環境」が絶対に必要か？

本格的なインストール作業に入る前に、まずAI研究者として、そして科学者として最も大切な習慣、「仮想環境」について、その神髄を理解しましょう。これは単なるテクニックではなく、あなたの研究の信頼性を守るための「哲学」です。

汚染された実験室の悲劇

医療や生命科学の研究室では、実験ごとに器具を滅菌し、手袋を交換するのは当たり前ですよね。もし、ある実験で使ったピペットを洗浄せずに、そのまま別の実験に使ってしまったらどうなるでしょう？コンタミネーション（汚染）が起き、得られたデータは全く信頼できないものになってしまいます。

実は、PC上でのAI開発もこれと全く同じです。PC全体を一つの「大きな実験室」だと考えてみてください。

プロジェクトA（肺がんの画像診断モデル開発）では、medical-image-library というライブラリのバージョン1.0を使い、素晴らしい結果を得て、論文を投稿しました。

半年後、新しいプロジェクトB（電子カルテのテキスト解析）を始めました。このプロジェクトでは、最新の機能を使うために、同じ medical-image-library を最新のバージョン2.0にアップデートする必要がありました。

もし、この二つのプロジェクトを同じ「実験室」（PCのグローバル環境）で行っていたら…恐ろしいことが起こります。プロジェクトBのためにライブラリをアップデートした瞬間、プロジェクトAのコードは、依存するライブラリのバージョンが変わってしまったため、論文と同じ結果を再現できなくなってしまうのです。査読者から「このコードを動かしてみたい」と言われても、もはや動かない。これは、研究者にとって悪夢以外の何物でもありません。

「デジタルな無菌操作」としての仮想環境

この「環境のコンタミネーション」という悪夢を防ぐ、唯一にして完璧な解決策が「仮想環境」です。

仮想環境とは、プロジェクトごとに、完全に隔離され、使い捨て可能な、まっさらな「無菌室（クリーンルーム）」をソフトウェア的に作り出す技術です。各無菌室には、そのプロジェクトで必要なバージョンの試薬（ライブラリ）だけを、必要な分だけ揃えます。

あなたのPC（研究棟全体）
 │
 ├─📁 プロジェクトA用の無菌室 (venv-lung-cancer)
 │   │ 【室内の棚】
 │   ├─ Python 3.10
 │   ├─ PyTorch 2.1
 │   └─ medical-image-library v1.0
 │
 ├─📁 プロジェクトB用の無菌室 (venv-emr-text)
 │   │ 【室内の棚】
 │   ├─ Python 3.10
 │   ├─ PyTorch 2.3
 │   └─ medical-image-library v2.0
 │
 └─📁 プロジェクトC用の無菌室 (venv-genomics)
     │ 【室内の棚】
     ├─ Python 3.11
     ├─ TensorFlow 2.15
     └─ genomics-toolkit v4.2

このように、プロジェクトごとに完全に独立した環境を用意することで、ある実験室での作業が、隣の実験室に影響を及ぼすことは一切なくなります。

これにより、科学の根幹である「再現性（Reproducibility）」、つまり「いつ、誰が、どこでやっても、同じ条件なら同じ結果が得られること」を、技術的に保証することができるのです。これは、あなたの研究成果の信頼性を守るための、何よりも強力な盾となります。

ハンズオン：3つのコマンドで学ぶ「デジタル無菌室 (venv)」の作り方と使い方

さて、理論はもう十分ですね。ここからは、先ほど学んだ「デジタルな無菌操作」としての仮想環境を、実際にあなたの手で作り、操作する体験をしてみましょう。これから紹介する一連のコマンドは、一度覚えてしまえば、今後のAI開発プロジェクトで毎回のように使う、あなたの強力な武器になります。

今回は、Pythonに標準で付属しているvenvという、最も基本的で信頼性の高いツールを使います。

# 1. 前提パッケージのインストール（初回のみ）
sudo apt update && sudo apt install python3-pip python3-venv

# 2. プロジェクト用ディレクトリを作成して移動
mkdir "medical-ai-project-1" && cd "medical-ai-project-1"

# 3. 'venv' という名前の仮想環境を作成
python3 -m venv venv

# 4. 仮想環境を有効化（プロンプトの先頭に (venv) と表示）
source venv/bin/activate

# --- ここでライブラリのインストール(pip install)など作業を行う ---

# 5. 作業が終わったら仮想環境を無効化
deactivate

準備：Pythonとpipの存在確認

まずは、あなたのUbuntu環境に、Python本体とその「試薬（ライブラリ）」を管理するためのパッケージ管理ツールpipが正しくインストールされているかを確認します。ターミナルを開き、以下の2つのコマンドをそれぞれ実行してみてください。

# python3 のバージョン情報を表示します。
python3 --version

# python3 に対応するパッケージ管理ツール pip3 のバージョン情報を表示します。
pip3 --version

それぞれ Python 3.10.x や pip 22.x.x のようなバージョン番号が表示されれば、準備は万端です。

【もしも…】コマンドが見つからない場合

もし command not found と表示された場合は、以下のコマンドを一度だけ実行して、pipとvenvをインストールしてください。
sudo apt update && sudo apt install python3-pip python3-venv

Step 1: プロジェクトの「無菌室」を建てる

それでは、最初のAIプロジェクトのための、まっさらな「無菌室」を建てましょう。

まず、その研究室を建てるための土地（ディレクトリ/フォルダ）を用意し、そこに移動します。今後の作業はすべて、このプロジェクト専用のディレクトリの中で行います。

# "medical-ai-project-1" という名前で、このプロジェクト専用のディレクトリを作成します。
mkdir "medical-ai-project-1"
# 作成したディレクトリの中に移動します。
cd "medical-ai-project-1"

# python3 の venv モジュール(-m venv)を使い、"venv" という名前の仮想環境を作成します。
python3 -m venv venv

この python3 -m venv venv というコマンド、少し不思議に見えませんか？これは以下のように分解できます。

• python3: 「Python 3を使って、これから命令を実行します」
• -m venv: 「Pythonに付属する venv というツール（モジュール）を呼び出します」
• venv: 「作成する仮想環境のフォルダ名を venv にします」

最後のフォルダ名は my_env など好きな名前にできますが、venv という名前にするのが慣習として一般的です。これを実行すると、現在のディレクトリに venv というサブディレクトリが作成されます。このフォルダの中に、隔離されたPython実行環境や、これからインストールするライブラリを保管する場所など、無菌室を構成する全ての要素が格納されます。

Step 2: 「無菌室」に入る (source …/activate)

研究室を建てただけでは、まだ中には入れません。次に、ターミナルに対して「これから、この無菌室に入って作業を開始します」と宣言する有効化（activate）のコマンドを実行します。

# 'venv' フォルダの中にある 'bin' フォルダの中の 'activate' というスクリプトを実行(source)します。
source venv/bin/activate

このコマンドを実行した瞬間、あなたのターミナルの表示に変化が起きます。コマンドを入力する行の先頭に、(venv) という文字が追加されたはずです。

(venv) your_username@your_pc:~/medical-ai-project-1$

これが、あなたが無菌室の中にいることを示す、何よりの証拠です。おめでとうございます！この (venv) が表示されている間に行った pip install は、全てこの無菌室の中だけにインストールされ、PCの他の部分を一切「汚染」することはありません。

Step 3: 「無菌室」から出る (deactivate)

プロジェクトの作業が一段落し、無菌室から退出して、PC全体の環境に戻りたい時はどうすればよいでしょうか？答えは驚くほど簡単です。以下のコマンドを一つ、実行するだけです。

# 現在有効化されている仮想環境を停止します。
deactivate

これを実行すると、プロンプトの先頭から (venv) の表示がすっと消え、元の状態に戻ります。まるで、白衣を脱いで研究室から退出するようですね。

この「mkdir & cd → python3 -m venv venv → source venv/bin/activate → (作業) → deactivate」という一連の流れ。これが、再現性の高い研究を行うための、基本的かつ最も重要なワークフローです。ぜひ、何度も繰り返して、呼吸をするように自然にできるようになってください。

分析機器の搬入：主役の「PyTorch」をGPUと共に導入する

私たちの「無菌室（仮想環境）」の準備が整いました。いよいよ、このまっさらな実験室に、メインとなる最先端の分析機器を搬入します。その主役こそが、PyTorchです。

Meta社（旧Facebook）が主導で開発するPyTorchは、その柔軟性と、まるで通常のPythonコードを書くような直感的な書き心地から、特に論文執筆などを行う学術研究の世界で絶大な支持を得ている深層学習フレームワークです。

# 1. 仮想環境を有効化（最重要！）
source venv/bin/activate

# 2. GPUドライバとCUDAバージョンを確認
nvidia-smi

# 3. PyTorch公式サイトで生成したコマンドを実行（※以下は一例）
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# 4. Python対話モードでインストールを検証
python3
# >>> import torch
# >>> print(torch.cuda.is_available())
# Trueと表示されれば成功
# >>> exit()

# AIの学習結果にほぼ影響を与えずに計算速度を向上させるおまじない
import torch
torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True

インストールの鍵は公式サイトにあり

PyTorchのインストールで成功と失敗を分ける最大のポイントは、あなたのPC環境（OS、Pythonのバージョン、そしてCUDAのバージョン）に完璧に合致した、正しいインストールコマンドを使うことです。これらの組み合わせは非常に多く、また日々更新されていくため、手探りでコマンドを推測するのはエラーの元です。

幸い、PyTorchの公式サイトには、その「完璧なコマンド」を自動で生成してくれる、非常に親切なウィジェットが用意されています。インストールは必ずここから始めましょう。

1. PyTorch公式サイトのGet Startedページにアクセスします。
   https://pytorch.org/get-started/locally/
2. あなたの環境に合わせて、対話形式で選択肢を埋めていきます。
   
   • PyTorch Build: Stable (安定版) を選びます。
   • Your OS: Linux を選択します（WSL2をお使いの場合もLinuxです）。
   • Package: Pip を選択します。
   • Language: Python を選択します。
   • Compute Platform: CUDA と書かれた選択肢の中から、あなたの環境に合ったものを選びます。

【重要】Compute Platform (CUDA) の選び方

Compute Platformの選択は、GPU性能を引き出すための最重要項目です。まず、ターミナルで nvidia-smi を実行し、右上に表示される CUDA Version を確認してください。例えば、CUDA Version: 12.2 と表示されたとします。

この場合、PyTorchのサイトでは CUDA 12.1 や CUDA 11.8 といった、表示されたバージョン以下の選択肢を選ぶのが基本です（PyTorchは前方互換性があるため、新しいドライバで古いCUDAツールキット向けにビルドされたものも動作します）。一般的には、表示されている選択肢の中で最も新しい安定版（例: CUDA 12.1）を選んでおけば問題ありません。

全ての項目を選択すると、Run this Command: の下に、あなたが実行すべき唯一無二のコマンドが自動で生成されます。これをクリップボードにコピーしてください。

ハンズオン：PyTorchを仮想環境にインストールする

さあ、「完璧な呪文」が手に入りました。これを実行していきましょう。

【最重要】作業前に、必ず無菌室に入ってください！

PyTorchをインストールする前に、必ず、先ほど作成した仮想環境を有効化（activate）してください。ターミナルのプロンプトの先頭に (venv) が表示されていることを、必ず確認しましょう。これを忘れると、PC本体の環境が「汚染」されてしまいます。

source venv/bin/activate

無菌室に入っていることを確認したら、公式サイトでコピーしたコマンドをターミナルに貼り付けて、Enterキーを押します。以下はCUDA 12.1を選んだ場合の一例です（繰り返しになりますが、必ずご自身の環境に合わせて公式サイトで生成したコマンドを使ってください）。

# PyTorch本体(torch)、画像処理ライブラリ(torchvision)、音声処理ライブラリ(torchaudio)を
# 指定されたCUDAバージョン(この例ではcu121)に対応する形でインストールします。
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

PyTorchは比較的大さなライブラリですので、インストールには数分かかります。コーヒーでも飲みながら、気長に待ちましょう。

動作確認：PythonからGPUへ正しく繋がったかを確認する

インストールが完了したら、いよいよ最終確認です。この仮想環境（無菌室）に正しくPyTorchが導入され、かつGPUを認識できる状態にあるかを確かめます。

Python対話モードを起動

(venv) が表示されたターミナルで、python3と入力してEnterキーを押します。>>>という記号が表示され、Pythonと直接対話できるモードになります。

PyTorchをインポートし、GPUの可用性を確認

以下の2行を順番に入力してください。

# 最初に、インストールしたPyTorchライブラリをプログラムに読み込みます。
import torch
# 次に、PyTorchに対して「CUDA対応のGPUは利用可能ですか？」と尋ねます。
torch.cuda.is_available()

結果の確認

最後の torch.cuda.is_available() を実行した後、True という応答が返ってきたら、インストールは完璧に成功しています！ 🎉

(venv) user@ubuntu:~/medical-ai-project-1$ python3
Python 3.10.12 (main, Nov 20 2023, 15:14:05) [GCC 11.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> 

この True という一言は、「PyTorchがGPUを正しく認識し、いつでもその計算能力を使える状態にある」ことを示す、何よりの証拠です。

【Pro-Tip】ワンランク上のパフォーマンスを引き出す「TF32」

もしあなたがNVIDIAのAmpereアーキテクチャ以降（RTX 30シリーズ、40シリーズなど）のGPUをお使いなら、簡単な「ブーストスイッチ」を入れることで、多くの場合、学習速度を10-20%程度向上させることができます。

PyTorchのコードの冒頭に、以下の「おまじない」を一行追加するだけです。
torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True

これは、行列計算の際に、完全な精度（FP32）よりほんの少しだけ「大雑把」なTF32 (TensorFloat-32)という形式の使用を許可する設定です。患者さんの身長をミリメートル単位（例: 1751.2mm）で測る代わりに、センチメートル単位（175.1cm）で記録するようなものです。最終的な診断結果にはほとんど影響しないのに、カルテに記録するスピードは格段に上がりますよね。これと同じで、AIの学習結果にほぼ影響を与えずに、計算速度だけを向上させることができる、最新GPUのハードウェア性能を活かした非常に賢いテクニックです。

最終確認：PythonからGPUへ、最初の「握手」を交わす

お疲れ様でした。理論を学び、無菌室（仮想環境）を作り、最先端の分析機器（PyTorch）を搬入しました。さあ、全ての準備が整った今、この実験室が本当に機能するのか、究極のテストを行います。

私たちの書いたPythonのコードが、PyTorchという通訳を介して、GPUというハードウェアの心臓部と、正しく「握手」を交わせるのか。その歴史的瞬間を確認しましょう。

まず、(venv) が表示されている、仮想環境が有効なターミナルで、python3 と入力してEnterキーを押し、Pythonとの対話モード（インタラクティブシェル）に入ってください。これは、Pythonと一行ずつおしゃべりをしながら、その応答をすぐに見ることができる、簡単な動作確認に最適なモードです。

>>> というプロンプトが表示されたら、以下のコードを一行ずつ、あるいはまとめてコピー＆ペーストして、Enterキーを押してみてください。

# まず、私たちの通訳であるPyTorchライブラリを呼び出します。
import torch

# 次に、PyTorchに「CUDA対応のGPUは見えますか？」と尋ねます。
# `True` が返ってきたら、第一関門突破です！
is_available = torch.cuda.is_available()
print(f"PyTorch can see the GPU: {is_available}")

# もし見えていたら、さらに「GPUは何台ありますか？」と尋ねます。
# 個人用のPCなら、通常は `1` と返ってきます。
if is_available:
    device_count = torch.cuda.device_count()
    print(f"Number of available GPUs: {device_count}")

    # 最後に「0番目のGPUの名前を教えてください」とお願いします。
    # これで、具体的なGPUモデル名が表示されるはずです。
    gpu_name = torch.cuda.get_device_name(0)
    print(f"GPU Name: {gpu_name}")

これを実行し、あなたのターミナルに以下のような祝福のメッセージが表示されたなら… あなたの完全な勝利です！

PyTorch can see the GPU: True
Number of available GPUs: 1
GPU Name: NVIDIA GeForce RTX 4090

この数行のテキストは、これまでの全ての努力の集大成です。あなたが書いたPythonコードが、隔離された仮想環境の中から、OSの壁を越え、ドライバを介して、物理的なGPUハードウェアの能力を直接コマンドできるようになったことを示す、動かぬ証拠なのです。

もし False と表示されたら？

もし最初の行で PyTorch can see the GPU: False と表示された場合、最も一般的な原因はPyTorchのインストールミスです。慌てずに以下を確認してください。

• CPU版をインストールしていませんか？ PyTorch公式サイトのウィジェットで、誤ってCompute Platformを「CPU」で選択してしまった可能性があります。もう一度公式サイトで、今度は正しく「CUDA」のバージョンを選択したコマンドを生成し、pip install をやり直してみてください。
• 仮想環境は有効ですか？ PyTorchをインストールした仮想環境（(venv) が表示されている状態）で、正しくPythonを起動していますか？

まとめと次のステップへ

お疲れ様でした！この記事では、AI研究におけるプロの作法である「仮想環境」をマスターし、GPUのパワーを秘めたPyTorchをその中にインストールしました。これで、あなたの研究室には、最先端の実験機器が揃ったことになります。

次の最終回「E0.1.4: VS Codeによるリモート開発環境」では、この素晴らしい研究室を、最も快適で、最も効率的に使うための「働き方」をデザインします。ぜひ、最高の開発体験を手に入れるための、最後の一歩までお付き合いください。

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引用文献

1. Paszke A, Gross S, Massa F, Lerer A, Bradbury J, Chanan G, et al. PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library. In: Wallach H, Larochelle H, Beygelzimer A, d’Alché-Buc F, Fox E, Garnett R, editors. Advances in Neural Information Processing Systems 32. Curran Associates, Inc.; 2019. p. 8024–8035.

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