WSL-Ubuntu で bitsandbytes のインストールに失敗するとき

WSL-Ubuntu で bitsandbytes のインストールに失敗するとき
Photo by Gabriel Heinzer / Unsplash

bitsandbytes を pip install しようとしたときに、以下のようなエラーがでたときの対処方法です

Could not load bitsandbytes native library: libcusparse.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory
Traceback (most recent call last):
  File "/home/mlu/.virtualenvs/ChatStream/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/cextension.py", line 109, in <module>
    lib = get_native_library()
  File "/home/mlu/.virtualenvs/ChatStream/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/cextension.py", line 96, in get_native_library
    dll = ct.cdll.LoadLibrary(str(binary_path))
  File "/usr/lib/python3.10/ctypes/__init__.py", line 452, in LoadLibrary
    return self._dlltype(name)
  File "/usr/lib/python3.10/ctypes/__init__.py", line 374, in __init__
    self._handle = _dlopen(self._name, mode)
OSError: libcusparse.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory

CUDA Setup failed despite CUDA being available. Please run the following command to get more information:

python -m bitsandbytes

Inspect the output of the command and see if you can locate CUDA libraries. You might need to add them
to your LD_LIBRARY_PATH. If you suspect a bug, please take the information from python -m bitsandbytes
and open an issue at: https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/issues

デバッグ情報の表示と読み解き

Pythonのモジュール実行機能を使って、bitsandbytesをモジュール実行してデバッグ情報を表示してみます。

python -m bitsandbytes

Could not load bitsandbytes native library: libcusparse.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory
Traceback (most recent call last):
  File "/home/mlu/.virtualenvs/ChatStream/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/cextension.py", line 109, in <module>
    lib = get_native_library()
  File "/home/mlu/.virtualenvs/ChatStream/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/cextension.py", line 96, in get_native_library
    dll = ct.cdll.LoadLibrary(str(binary_path))
  File "/usr/lib/python3.10/ctypes/__init__.py", line 452, in LoadLibrary
    return self._dlltype(name)
  File "/usr/lib/python3.10/ctypes/__init__.py", line 374, in __init__
    self._handle = _dlopen(self._name, mode)
OSError: libcusparse.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory

CUDA Setup failed despite CUDA being available. Please run the following command to get more information:

python -m bitsandbytes

Inspect the output of the command and see if you can locate CUDA libraries. You might need to add them
to your LD_LIBRARY_PATH. If you suspect a bug, please take the information from python -m bitsandbytes
and open an issue at: https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/issues
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
++++++++++++++++++ BUG REPORT INFORMATION ++++++++++++++++++
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
++++++++++++++++++++++++++ OTHER +++++++++++++++++++++++++++
CUDA specs: CUDASpecs(highest_compute_capability=(8, 6), cuda_version_string='117', cuda_version_tuple=(11, 7))
PyTorch settings found: CUDA_VERSION=117, Highest Compute Capability: (8, 6).
To manually override the PyTorch CUDA version please see: https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/blob/main/docs/source/nonpytorchcuda.mdx
CUDA SETUP: WARNING! CUDA runtime files not found in any environmental path.
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
++++++++++++++++++++++ DEBUG INFO END ++++++++++++++++++++++
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
Checking that the library is importable and CUDA is callable...
Couldn't load the bitsandbytes library, likely due to missing binaries.
Please ensure bitsandbytes is properly installed.

For source installations, compile the binaries with `cmake -DCOMPUTE_BACKEND=cuda -S .`.
See the documentation for more details if needed.

Trying a simple check anyway, but this will likely fail...
Traceback (most recent call last):
  File "/home/mlu/.virtualenvs/ChatStream/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/diagnostics/main.py", line 66, in main
    sanity_check()
  File "/home/mlu/.virtualenvs/ChatStream/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/diagnostics/main.py", line 40, in sanity_check
    adam.step()
  File "/home/mlu/.virtualenvs/ChatStream/lib/python3.10/site-packages/torch/optim/optimizer.py", line 280, in wrapper
    out = func(*args, **kwargs)
  File "/home/mlu/.virtualenvs/ChatStream/lib/python3.10/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context
    return func(*args, **kwargs)
  File "/home/mlu/.virtualenvs/ChatStream/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/optim/optimizer.py", line 287, in step
    self.update_step(group, p, gindex, pindex)
  File "/home/mlu/.virtualenvs/ChatStream/lib/python3.10/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context
    return func(*args, **kwargs)
  File "/home/mlu/.virtualenvs/ChatStream/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/optim/optimizer.py", line 496, in update_step
    F.optimizer_update_32bit(
  File "/home/mlu/.virtualenvs/ChatStream/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/functional.py", line 1584, in optimizer_update_32bit
    optim_func = str2optimizer32bit[optimizer_name][0]
NameError: name 'str2optimizer32bit' is not defined
Above we output some debug information.
Please provide this info when creating an issue via https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/issues/new/choose
WARNING: Please be sure to sanitize sensitive info from the output before posting it.

実行時のエラー情報とともに、 BUG REPORT INFORMATION が表示されます。

ここには以下2つの重要な情報が含まれています

  • LD_LIBRARY_PATH に CUDA のパスを入れたほうがいいかも
  • 現在の venv にある PyTorch が使用している CUDA バージョンは PyTorch settings found: CUDA_VERSION=117 と表示されていることから 11.7

現在の WSL-Ubuntu にインストールされている CUDA バージョンを確認する

現在の WSL2 Ubuntu にインストールされている CUDA バージョンを確認します。

ls /usr/local/cuda* -d

でCUDAのインストールディレクトリ一覧をみてみると、

/usr/local/cuda /usr/local/cuda-12 /usr/local/cuda-12.4

とありましたので、 CUDA バージョン 12.4 がこのubuntuにインストールされていることがわかりました。

モジュール単位でより詳しいバージョン番号までみたいときは

cat /usr/local/cuda/version.json

で表示させることも可能です。

エラーメッセージの原因

このエラーメッセージの原因がみえてきました。

venv にインストールされている PyTorch は CUDA_VERSION=117 用のインストールであったにもかかわらず、実際に ubuntu にインストールされている CUDAバージョンが12.4 だったため、 11.7をさがしにいったbitsandbytes がCUDA ライブラリを見つけられなかった、 ことが原因でした。

対処法

対処法としては3つあります

  1. ubuntu の CUDA ライブラリを venv とおなじ CUDA 11.7 にする
  2. venv にあるライブラリを ubuntu とおなじ CUDA 12.4 にする
  3. bitsandbytes に CUDA 12.4 を使うように教え込む

ここでは、いちばん簡単にできる 3 でやってみます。

(これで、アプリケーションのテストが通れば問題ない。テストが通らなければ、1や2で対策することになるでしょう)

Bitsandbytes に CUDA バージョンを教える

bitsandbytes に CUDA 12.4 ライブラリのパスを指定するには、以下のようにします

export BNB_CUDA_VERSION=124

さて、これで、もういちどbitsadnbytesをモジュール実行してみます。

python -m bitsandbytes

WARNING: BNB_CUDA_VERSION=124 environment variable detected; loading libbitsandbytes_cuda124.so.
This can be used to load a bitsandbytes version that is different from the PyTorch CUDA version.
If this was unintended set the BNB_CUDA_VERSION variable to an empty string: export BNB_CUDA_VERSION=
If you use the manual override make sure the right libcudart.so is in your LD_LIBRARY_PATH
For example by adding the following to your .bashrc: export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:<path_to_cuda_dir/lib64

++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
++++++++++++++++++ BUG REPORT INFORMATION ++++++++++++++++++
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
++++++++++++++++++++++++++ OTHER +++++++++++++++++++++++++++
CUDA specs: CUDASpecs(highest_compute_capability=(8, 6), cuda_version_string='117', cuda_version_tuple=(11, 7))
PyTorch settings found: CUDA_VERSION=117, Highest Compute Capability: (8, 6).
WARNING: BNB_CUDA_VERSION=124 environment variable detected; loading libbitsandbytes_cuda124.so.
This can be used to load a bitsandbytes version that is different from the PyTorch CUDA version.
If this was unintended set the BNB_CUDA_VERSION variable to an empty string: export BNB_CUDA_VERSION=
If you use the manual override make sure the right libcudart.so is in your LD_LIBRARY_PATH
For example by adding the following to your .bashrc: export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:<path_to_cuda_dir/lib64

To manually override the PyTorch CUDA version please see: https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/blob/main/docs/source/nonpytorchcuda.mdx
CUDA SETUP: WARNING! CUDA runtime files not found in any environmental path.
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
++++++++++++++++++++++ DEBUG INFO END ++++++++++++++++++++++
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
Checking that the library is importable and CUDA is callable...
SUCCESS!
Installation was successful!

Installation was successful!

ということで、今度は、無事に bitsandbytes が CUDAライブラリをみつけることができうまく動いてくれそうです。

環境変数が有効になるように設定する

BNB_CUDA_VERSION が有効になるようにしましょう

.bashrc に入れる場合

ターミナルからPythonアプリを実行するときのために .bashrc に BNB_CUDA_VERSION 環境変数を追加しておきます

.bashrc を開いたら、最後の行に

export BNB_CUDA_VERSION=124

を記述しておきます。

コードで直接指定する場合

以下のようにすれば、pythonコードから直接指定することもできます

import os

# 環境変数 BNB_CUDA_VERSION を設定
os.environ['BNB_CUDA_VERSION'] = '124'

Read more

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第5回 ブラウザ設定と認証

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第5回 ブラウザ設定と認証

こんにちは、今回はシリーズ第5回「ブラウザ設定と認証」について解説いたします! さて、前回(第4回)では、プロキシサーバーをドメインに参加させることで、ChatGPTやClaudeへのアクセスを「誰が」行ったかを確実に特定する仕組みを解説しました。「信頼の連鎖」の概念や、Windows版Squidなら1時間で構築できる環境、Negotiate/NTLM/Basicという3段階の認証フォールバック機構について理解いただけたかと思います。 しかし、せっかくサーバー側で完璧な統合Windows認証環境を構築しても、ブラウザ側の設定が適切でなければ、ユーザーには毎回パスワード入力ダイアログが表示されてしまいます。 「Edgeだと自動でログインできるのに、Chromeだとパスワードを聞かれる」 「同じサーバーなのにURLの書き方で動作が違う」 これらはヘルプデスクに寄せられる典型的な問い合わせです。(ただ、業務に好きなブラウザ使っていいよ、という企業はそんなに多くはないとおもいます) 今回は、統合Windows認証がブラウザでどのように動作するのか、その仕組みから各ブラウザ(Edge/

By Qualiteg コンサルティング
スライドパズルを解くAIから学ぶ、「考える」の正体

スライドパズルを解くAIから学ぶ、「考える」の正体

こんにちは! 「このパズル、AIの教科書に載ってるらしいよ」 子供の頃に遊んだスライドパズル。いや、大人が遊んでも楽しいです。 数字のタイルをカチャカチャ動かして揃えるあれです。実はこのシンプルなパズルが、AI研究の出発点のひとつだったって知ってました? 今回は、このパズルを題材に「AIがどうやって考えているのか」を解き明かしていきます。しかも、ここで使われている手法は、Google Mapsの経路探索からChatGPTまで、現代の様々な技術のベースになっているんです。 まず遊んでみよう 理屈の前に、まずは感覚を思い出してみてください。 最初に shuffle をクリックすると、配置がシャッフルされゲームを開始できます。 ちなみに必ず解くことができるようになっていますが、慣れていないとそれなりに難しいかもしれません。 どうでしょう? 何手でクリアできましたか? クリアできなくても大丈夫です。記事後半で、実際にAIが解いてくれる機能つきゲームも掲載しています^^ 以下は動画です。本ブログで紹介するアルゴリズムで実際にパズルを解く様子をご覧いただけます

By Qualiteg 研究部
楽観的ロック vs 悲観的ロック:実際のトラブルから学ぶ排他制御

楽観的ロック vs 悲観的ロック:実際のトラブルから学ぶ排他制御

こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です! 「楽観的ロックを実装したのに、まだ競合エラーが出るんですけど...」 これは私たちが実際に経験したことです。 本記事では、楽観的ロックと悲観的ロックの違いを、実際に発生したトラブルを通じて解説します。 抽象的な説明ではなく、 「なぜそれが必要なのか」「どんな問題を解決できるのか」 を実感できる内容を目指します。 目次 1. 問題の背景:並列処理で謎のエラー 2. ロックなしの世界:なぜ競合が起きるのか 3. 楽観的ロックの導入:期待と現実 4. 楽観的ロックの限界:解決できなかった問題 5. 悲観的ロックによる解決 6. 実装時のハマりポイント 7. どちらを選ぶべきか:判断基準 8. まとめ 1. 問題の背景:並列処理で謎のエラー 1.1 システムの概要 私たちが開発していたのは、 複数のワークスペースを切り替えて使用するAPIサーバー でした。 当社AI関係のプロダクトの一部だったのですが、結合テスト兼負荷テストを実行すると、まれに発生してしまっていました。 ユーザーは複数のワーキン

By Qualiteg プロダクト開発部
企業セキュリティはなぜ複雑になったのか? 〜AD+Proxyの時代から現代のクラウド対応まで〜

企業セキュリティはなぜ複雑になったのか? 〜AD+Proxyの時代から現代のクラウド対応まで〜

こんにちは! ChatGPTやClaudeといった生成AIサービスが業務に浸透し始めた今、 「AIに機密情報を送ってしまうリスク」 が新たなセキュリティ課題として浮上しています。 この課題に向き合う中で、私たちは改めて「企業のセキュリティアーキテクチャはどう変遷してきたのか」を振り返る機会がありました。 すると、ある疑問が浮かんできます。 「なんでこんなに複雑になってるんだっけ?」 企業のセキュリティ担当者なら、一度は思ったことがあるのではないでしょうか。 アルファベット3〜4文字の製品が乱立し、それぞれが微妙に重複した機能を持ち、設定は複雑化し、コストは膨らみ続けています。 当社ではAIセキュリティ関連プロダクトをご提供しておりますが、AI時代のセキュリティを考える上でも、この歴史を理解することは重要ではないかと考えました。 本記事では、企業ネットワークセキュリティの変遷を振り返りながら、「なぜこうなったのか」を整理してみたいと思います。 第1章:観測点を集約できた時代 ― オンプレAD + Proxy(〜2010年代前半) 統制しやすかったモデル かつ

By Qualiteg コンサルティング, Qualiteg AIセキュリティチーム