ChatGPTを用いて纏めたEVO-X2のAI開発環境構築（Ubuntu / ROCm / PyTorch / ComfyUI）

この記事は、EVO-X2 を使って Ubuntu の導入から AI開発環境（ROCm / Python / PyTorch など）を整えるまでの手順を、参考情報をもとに note 記事として読める形でまとめたものです。
（まだ環境構築していないので、この記事を備忘録として進めて、問題無く進めるかをチャレンジしたいと思います。）

1. 事前準備

必要なもの

• EVO-X2 本体

• 8GB以上のUSBメモリ（Ubuntuインストール用）

• ネットワーク接続（有線または無線）

• （任意）Ubuntu専用に使う NVMe SSD
  ※ 既存OSを残したい場合に便利

Ubuntu ISO の入手

• Ubuntu 24.04 LTS（Noble）を想定

2. インストールUSBの作成（別PCで作業）

Windows では Rufus、macOS / Linux では dd などを使って Ubuntu のインストールUSBを作成します。
ここではツールの詳細説明は省略し、EVO-X2 への導入とAI環境構築に集中します。

3. Ubuntu のインストール（EVO-X2本体）

BIOS / ブートメニューからUSB起動

1. USBメモリを挿入

2. 電源投入直後に BIOSキー（DEL / F2 等）を押す

3. Boot順序をUSB優先、またはBoot MenuからUSBを選択

インストール設定のポイント

• インストール種別：通常インストール

• ネットワーク：可能であれば接続

• OpenSSH Server：任意だが後の運用を考えると有効

初回起動後の基本更新

※ この親記事全体を1つのコードブロックに収めるため、ここ以降の「本文中のコマンド」は
コードブロックの入れ子を避け、`インラインコード` もしくは コマンド行をそのままテキストとして記載します（noteで貼り付け後、必要に応じて個別にコードブロック化してください）。

実行コマンド：

sudo apt update
sudo apt upgrade -y
sudo reboot

4. ドライバ / カーネル周りの下準備（推奨）

Ubuntu標準状態でも動作する場合はありますが、安定性のために事前準備を行います。

開発・運用の基本ツール導入

実行コマンド：

sudo apt update
sudo apt install -y build-essential git curl wget unzip ca-certificates gnupg lsb-release cmake pkg-config

GPU関連ユーティリティ導入

実行コマンド：

sudo apt install -y mesa-utils pciutils clinfo

GPU認識の簡易確認

実行コマンド：

lspci | grep -Ei "vga|display|3d"
glxinfo -B | head -n 30

5. ROCm（AMD向けAI計算基盤）の導入

目的

EVO-X2 の AMD GPU / iGPU を AI計算（PyTorchなど）で活用可能にする。

amdgpu-install の導入例（Ubuntu 24.04）

実行コマンド：

sudo apt update
sudo apt install -y wget  

wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/6.4.4/ubuntu/noble/amdgpu-install_6.4.60404-1_all.deb

sudo apt install -y ./amdgpu-install_6.4.60404-1_all.deb

ROCm のインストール

実行コマンド：

sudo amdgpu-install --usecase=graphics,rocm --accept-eula -y
sudo reboot

ROCm 動作確認

実行コマンド：

/opt/rocm/bin/rocminfo | head -n 30
/opt/rocm/bin/rocm-smi
/opt/rocm/bin/hipcc --version

rocminfo と rocm-smi が正常に情報を返せば導入成功です。

6. Python 開発環境（venv）の構築

Python / venv / pip の導入

実行コマンド：

sudo apt install -y python3 python3-venv python3-pip  

python3 --version
pip3 --version

仮想環境の作成

実行コマンド：

mkdir -p ~/work
cd ~/work  

python3 -m venv ai_env
source ai_env/bin/activate  

python -m pip install --upgrade pip

7. PyTorch（ROCm対応）の導入

目的

ROCm対応 PyTorch を利用し、GPU計算を有効化する。

インストール

実行コマンド：

source ~/work/ai_env/bin/activate  

pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.4

動作確認

実行コマンド（そのまま貼り付けて実行）：

python - <<'PY'
import torch
print("torch:", torch.version)
print("cuda available?:", torch.cuda.is_available())
print("device count:", torch.cuda.device_count())
if torch.cuda.device_count() > 0:
print("device name:", torch.cuda.get_device_name(0))
PY

8. 生成AI UI（ComfyUI）の導入例

目的

生成AIの実用例として ComfyUI を動かす。

取得

実行コマンド：

cd ~/work
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

依存関係のインストール

実行コマンド：

source ~/work/ai_env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

起動

実行コマンド：

source ~/work/ai_env/bin/activate
python main.py

ブラウザから表示されるURLへアクセスして操作します。

9. （任意）GPU安定化のためのGRUB設定

環境によってはGPU周りが安定する場合があります。

GRUB編集

実行コマンド：

sudo nano /etc/default/grub

以下を既存の GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT に追記：

quiet splash iommu=pt amdgpu.vm_update_mode=3

反映

実行コマンド：

sudo update-grub
sudo reboot

10. まとめ

この手順により以下が実現できるそうです。
（試したらまた記事にします。）

• EVO-X2 に Ubuntu を導入

• ROCm による AMD GPU / iGPU のAI利用

• Python仮想環境による安全な開発

• PyTorch（ROCm対応）によるGPU計算

• ComfyUI を用いた生成AI実行環境

引用元（参考URL）