news 2026/4/16 5:45:17

AMD显卡炼丹:打包ROCm环境的相关Wheel方便后续使用

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
AMD显卡炼丹:打包ROCm环境的相关Wheel方便后续使用

字数 802,阅读大约需 5 分钟

前言

我的 ROCm 是从 AMD 官方的 nightly 通道下载的,可以提取成 Wheel 方便到其他项目安装。

Windows + AMD ROCm + PyTorch:debuff拉满的6650xt A卡炼丹折腾经历

Windows + AMD 显卡,终于能用 PyTorch 炼丹了

告别N卡CUDA垄断,Windows+AMD显卡ROCm跑深度学习:手把手实现 MNIST 手写数字识别

AMD显卡也能畅玩AI画图!ROCm+ComfyUI部署全指南

什么是 Wheel

简单来说,Wheel(.whl文件)就是 Python 的“全家桶安装包”。

如果把 Python 库比作一套“乐高玩具”,那么 Wheel 就像是已经拼装好了的成品。你买回来直接就能玩,而不需要自己对照零件图纸(源码)去从头组装。

在 Wheel 出现之前,Python 常用.tar.gz格式的源码包。

  • 源码包 (sdist):只包含代码。如果库里有 C++ 或 ROCm 代码(比如编译的torch),安装时,电脑必须安装了编译器(如 MSVC、HIP SDK),然后当场编译几小时。

  • Wheel 包:是预编译好的二进制文件。它已经根据特定的操作系统(Windows/Linux)和架构(x86/AMD GPU)处理好了。安装时,pip只是把文件解压site-packages目录,速度极快。

Wheel 包里到底有什么?

如果把.whl后缀改成.zip并打开,可以看到:

  1. 1.代码文件夹:比如torch文件夹,里面是.py文件和编译好的.dll(Windows 动态链接库)。

  2. 2..dist-info文件夹:这是包的“身份证”,记录了包的版本、依赖关系、谁开发的、以及所有文件的校验码。

进入环境

先进入之前用来测试和编译的 ComfyUI 环境

cd D:\Softwares\StabilityMatrix\Data\Packages\ComfyUI .\venv\Scripts\activate

查看包列表

pip list

输出

Package Version -------------------------------------- -------------------------- aiohappyeyeballs 2.6.1 aiohttp 3.13.3 aiosignal 1.4.0 alembic 1.17.2 annotated-types 0.7.0 attrs 25.4.0 av 16.0.1 build 1.3.0 certifi 2026.1.4 charset-normalizer 3.4.4 cmake 4.0.0 colorama 0.4.6 comfyui-embedded-docs 0.3.1 comfyui_frontend_package 1.35.9 comfyui_workflow_templates 0.7.64 comfyui-workflow-templates-core 0.3.61 comfyui-workflow-templates-media-api 0.3.34 comfyui-workflow-templates-media-image 0.3.43 comfyui-workflow-templates-media-other 0.3.62 comfyui-workflow-templates-media-video 0.3.22 einops 0.8.1 expecttest 0.3.0 filelock 3.20.0 frozenlist 1.8.0 fsspec 2025.9.0 gguf 0.17.1 greenlet 3.3.0 huggingface-hub 0.36.0 hypothesis 5.35.1 idna 3.11 Jinja2 3.1.6 kornia 0.8.2 kornia_rs 0.1.10 lintrunner 0.12.7 Mako 1.3.10 MarkupSafe 2.1.5 mpmath 1.3.0 multidict 6.7.0 networkx 2.8.8 numpy 2.1.2 optree 0.13.0 packaging 25.0 pillow 12.0.0 pip 25.3 propcache 0.4.1 protobuf 6.33.2 psutil 7.1.0 pydantic 2.12.5 pydantic_core 2.41.5 pydantic-settings 2.12.0 pyproject_hooks 1.2.0 python-dotenv 1.2.1 PyYAML 6.0.3 regex 2025.11.3 requests 2.32.5 rocm 7.11.0a20260104 rocm-sdk-core 7.11.0a20260104 rocm-sdk-devel 7.11.0a20260104 rocm-sdk-libraries-gfx103X-dgpu 7.11.0a20260104 safetensors 0.7.0 scipy 1.16.3 sentencepiece 0.2.1 setuptools 79.0.1 six 1.17.0 sortedcontainers 2.4.0 spandrel 0.4.1 SQLAlchemy 2.0.45 sympy 1.13.3 tokenizers 0.22.1 torch 2.9.1+rocm7.11.0a20260104 torchaudio 2.9.0+rocm7.11.0a20260104 torchsde 0.2.6 torchvision 0.24.0+rocm7.11.0a20260104 tqdm 4.67.1 trampoline 0.1.2 transformers 4.57.3 typing_extensions 4.15.0 typing-inspection 0.4.2 urllib3 2.6.2 uv 0.9.21 wheel 0.45.1 yarl 1.22.0

这里需要打包的就是 rocm 开头的那几个:

rocm 7.11.0a20260104 rocm-sdk-core 7.11.0a20260104 rocm-sdk-devel 7.11.0a20260104 rocm-sdk-libraries-gfx103X-dgpu 7.11.0a20260104

打包 Wheel

使用以下命令打包

pip wheel rocm rocm-sdk-core rocm-sdk-devel rocm-sdk-libraries-gfx103X-dgpu --index-url https://rocm.nightlies.amd.com/v2-staging/gfx103X-dgpu/ --no-deps -w D:\Code\2\_temp

输出结果

Looking in indexes: https://rocm.nightlies.amd.com/v2-staging/gfx103X-dgpu/ Collecting rocm Downloading https://rocm.nightlies.amd.com/v2-staging/gfx103X-dgpu/rocm-7.11.0a20260117.tar.gz (15 kB) Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... done Preparing metadata (pyproject.toml) ... done Collecting rocm-sdk-core Downloading https://rocm.nightlies.amd.com/v2-staging/gfx103X-dgpu/rocm_sdk_core-7.11.0a20260117-py3-none-win_amd64.whl (654.1 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 654.1/654.1 MB 68.6 MB/s 0:00:09 Collecting rocm-sdk-devel Downloading https://rocm.nightlies.amd.com/v2-staging/gfx103X-dgpu/rocm_sdk_devel-7.11.0a20260117-py3-none-win_amd64.whl (1662.0 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.7/1.7 GB 50.1 MB/s 0:00:24 Collecting rocm-sdk-libraries-gfx103X-dgpu Downloading https://rocm.nightlies.amd.com/v2-staging/gfx103X-dgpu/rocm_sdk_libraries_gfx103x_dgpu-7.11.0a20260117-py3-none-win_amd64.whl (174.2 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 174.2/174.2 MB 75.2 MB/s 0:00:02 Saved d:\code\2\_temp\rocm_sdk_core-7.11.0a20260117-py3-none-win_amd64.whl Saved d:\code\2\_temp\rocm_sdk_devel-7.11.0a20260117-py3-none-win_amd64.whl Saved d:\code\2\_temp\rocm_sdk_libraries_gfx103x_dgpu-7.11.0a20260117-py3-none-win_amd64.whl Building wheels for collected packages: rocm Building wheel for rocm (pyproject.toml) ... done Created wheel for rocm: filename=rocm-7.11.0a20260117-py3-none-any.whl size=20096 sha256=24085fa9b394c516a1288297adcd18d25d279c39d3f5ac2cb0c316f75aa28c4a Stored in directory: c:\users\deali\appdata\local\pip\cache\wheels\16\f6\32\7bd9cccb06a7f1ccbb85bd00ead32ef09260ab4f0ce8353ff2 Successfully built rocm

小结

很抱歉,我研究之后才发现无法从已经安装的 Lib\site-packages 里提取出 Wheel

所以只能从官方源重新下载了

这些包都很大,下载到本地,方便后续的项目使用

现在我本地有这些包:

Directory: D:\Code\2\_temp Mode LastWriteTime Length Name ---- ------------- ------ ---- -a--- 2026/1/18 10:31 654090627 rocm_sdk_core-7.11.0a20260117-py3-none-win_amd64.whl -a--- 2026/1/18 10:31 1662025437 rocm_sdk_devel-7.11.0a20260117-py3-none-win_amd64.whl -a--- 2026/1/18 10:31 174187137 rocm_sdk_libraries_gfx103x_dgpu-7.11.0a20260117-py3-none-win_amd64.whl -a--- 2026/1/18 10:31 20096 rocm-7.11.0a20260117-py3-none-any.whl -a--- 2026/1/5 15:58 151148776 torch-2.9.1+rocm7.11.0a20260104-cp312-cp312-win_amd64.whl -a--- 2026/1/5 15:59 514989 torchaudio-2.9.0+rocm7.11.0a20260104-cp312-cp312-win_amd64.whl -a--- 2026/1/5 16:01 1247290 torchvision-0.24.0+rocm7.11.0a20260104-cp312-cp312-win_amd64.whl
版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/4/16 5:43:04

.NET+AI | Workflow | 工作流快速开始(2)

Workflow 概览与核心概念理解 MAF Workflow 架构并创建第一个工作流📚 课程目标本节课将带你快速入门 MAF Workflow Orchestration (工作流编排),你将学习:✅ 理解 Workflow 在 AI 应用中的价值和定位✅ 掌握 Workflow 的核心构建块: Step (步骤)、Edge (边)、Execu…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/15 14:30:30

Z-Image-Turbo如何实现低成本?共享GPU实例部署实战案例

Z-Image-Turbo如何实现低成本?共享GPU实例部署实战案例 1. 背景与挑战:AI图像生成的高成本瓶颈 近年来,AI图像生成技术迅速发展,以Stable Diffusion为代表的扩散模型在艺术创作、设计辅助、内容生产等领域展现出巨大潜力。然而&…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/16 5:45:02

没技术背景能玩LoRA吗?保姆级教程+免配置环境

没技术背景能玩LoRA吗?保姆级教程免配置环境 你是不是也经常看到别人用AI生成各种风格独特的插图,心里羡慕却觉得自己“完全不懂代码”“连Python都没听过”,根本不可能上手?别担心,今天这篇文章就是为你写的——尤其…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/15 19:30:28

CAM++相似度分数低?噪声过滤优化实战案例

CAM相似度分数低?噪声过滤优化实战案例 1. 问题背景与挑战 在实际应用中,说话人识别系统的性能往往受到环境噪声、录音设备质量、语音内容差异等因素的影响。CAM 作为一款基于深度学习的说话人验证工具,在理想条件下能够达到较高的准确率&a…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/8 21:35:59

Qwen2.5-7B模型CI/CD流水线:自动化部署实战教程

Qwen2.5-7B模型CI/CD流水线:自动化部署实战教程 1. 引言 1.1 业务场景描述 随着大语言模型在企业级应用中的广泛落地,如何高效、稳定地将模型从开发环境部署到生产环境,成为AI工程化过程中的关键挑战。特别是在多团队协作、频繁迭代的背景下…

作者头像 李华