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====== Resumen del Proceso de Configuración de IA para AMD Radeon (2026) ======

El objetivo es instalar las librerías ''torch'', ''torchvision'' y ''torchaudio'' para que aprovechen la potencia de cálculo de la gráfica integrada AMD (iGPU), superando problemas de permisos y compatibilidad de hardware.

===== Fase 1: Creación del Entorno Aislado =====

Para evitar el error ''externally-managed-environment'' de Linux, se crea un entorno virtual que aísla las librerías de IA del sistema operativo:

  - **Instalar venv** si no está disponible:
<code bash>sudo apt install python3-venv</code>
  - **Crear el entorno virtual** 'ai_env' (dentro de la carpeta del proyecto):
<code bash>python3 -m venv ai_env</code>
  - **Activar el entorno** (aparecerá ''(ai_env)'' en la terminal):
<code bash>source ai_env/bin/activate</code>

===== Fase 2: Instalación de PyTorch Específico para AMD =====

Dentro del entorno activado, se instala la versión de PyTorch compilada para el framework **ROCm** de AMD (versión 6.2 estándar en 2026):

<code bash>pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2</code>

===== Fase 3: Configuración de Compatibilidad de Hardware (Override) =====

Dado que gráficas como la **Radeon 610M (gfx1036)** pueden requerir una máscara de compatibilidad, se fuerza el reconocimiento mediante una variable de entorno en el archivo ''~/.bashrc'':

  - **Añadir la variable** al final del archivo:
<code bash>echo 'export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0' >> ~/.bashrc</code>
  - **Recargar la configuración** de la terminal:
<code bash>source ~/.bashrc</code>
  - **Reactivar el entorno virtual** (si se cerró la sesión):
<code bash>source ai_env/bin/activate</code>

===== Fase 4: Verificación Final =====

Ejecutar el siguiente script para confirmar que la iGPU es detectada exitosamente:

<code python>
import torch
print('¿GPU disponible?:', torch.cuda.is_available())
if torch.cuda.is_available():
    print('Nombre:', torch.cuda.get_device_name(0))
else:
    print('No detectada')
</code>

O el siguiente comando
<code bash>
python3 -c "import torch; print('¿GPU disponible?:', torch.cuda.is_available()); print('Nombre:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'No detectada')"
</code>
**Resultado esperado:**
^ Parámetro ^ Valor ^
| ¿GPU disponible? | True |
| Nombre | AMD Radeon 610M |
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