Downloads · 30 days
0
sbeierle/fame-pytorch-kit
fame-pytorch-kit is a machine learning model from sbeierle. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. The card lists the license as mit.
Built with Courage. Built with Fire. Built with Fame.
Downloads · 30 days
0
Access
Public
Updated Apr 28, 2025
Repo size
158 MB
Likes
0
Public
Click a slice to open those files.
.whl157 MB · 99%
From the Hugging Face model README
Built with Courage. Built with Fire. Built with Fame.

This project provides a complete and clean build kit for compiling a working PyTorch ROCm version on AMD GPUs – without the usual headaches involving ROCm, HIP, OpenMP, or Git submodules.
You will find everything needed to build, install, and test PyTorch from source, generating a valid .whl package for your local machine.
| File/Folder | Purpose |
|---|---|
build_torch.sh | Script to build PyTorch from source |
install_torch.sh | Script to install the generated Wheel file |
test_torch.sh | Script to test PyTorch import and ROCm status |
fame_torch_freeze.txt | Environment freeze (package versions) |
pytorch-wheel/ | (Optional) Folder containing the .whl file |
MY_WHEELI_NOTES.md | Notes related to the Wheel build |
PyTorch_ROCm_Build_Notes.md | Extended ROCm build notes |
README.md | This document – the Fame Masterplan |
source ~/rocm_env/bin/activate
cd fame-pytorch-kit/
bash build_torch.sh
The generated .whl file will be located in pytorch/dist/.
bash install_torch.sh
cd pytorch/dist/
pip install torch-2.8.0a0+gitc402b3b-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
Make sure your Python environment (venv) is activated!
bash test_torch.sh
Or manually:
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0))"
python -c "import torch; print(torch.version.hip)"
Expected: True, GPU Name, HIP version string.
This project is licensed under the MIT License.
Fame Kit proudly built by sbeierle with 🛡️ Courage, 🔥 Fire, and 🚀 Fame.
مُصمم بشجاعة. مُصمم ببراعة. مُصمم بشغف.
يوفر هذا المشروع مجموعة بناء كاملة ومنظمة لتجميع نسخة PyTorch ROCm عاملة على وحدات معالجة الرسومات AMD - دون عناء استخدام وحدات ROCm أو HIP أو OpenMP أو Git الفرعية.
ستجد كل ما تحتاجه لبناء PyTorch وتثبيته واختباره من المصدر، مع إنشاء حزمة .whl صالحة لجهازك المحلي.
| ملف/مجلد | الغرض |
|---|---|
build_torch.sh | سكربت لبناء PyTorch من المصدر |
install_torch.sh | سكربت تثبيت ملف Wheel المُولّد |
test_torch.sh | سكربت لاختبار استيراد PyTorch وحالة ROCm |
fame_torch_freeze.txt | تجميد البيئة (إصدارات الحزمة) |
pytorch-wheel/ | (اختياري) المجلد الذي يحتوي على ملف .whl |
MY_WHEELI_NOTES.md | ملاحظات متعلقة ببناء Wheel |
PyTorch_ROCm_Build_Notes.md | ملاحظات بناء ROCm الموسعة |
README.md | هذه الوثيقة - الخطة الرئيسية لـ Fame |
source ~/rocm_env/bin/activate
cd fame-pytorch-kit/
bash build_torch.sh
سيكون ملف .whl المُنشأ موجودًا في pytorch/dist/.
bash install_torch.sh
cd pytorch/dist/
pip install torch-2.8.0a0+gitc402b3b-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
تأكد من تفعيل بيئة بايثون (venv) لديك!
bash test_torch.sh
أو يدويًا:
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0))"
python -c "import torch; print(torch.version.hip)"
المتوقع: True، اسم وحدة معالجة الرسومات، سلسلة إصدار HIP.
هذا المشروع مرخص بموجب ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT).
مجموعة الشهرة مصممة بفخر من قِبل sbeierle بشجاعة 🛡️، وحماس 🔥، وشهرة 🚀.