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.

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

1. Instalar venv si no está disponible:

sudo apt install python3-venv

1. Crear el entorno virtual 'ai_env' (dentro de la carpeta del proyecto):

python3 -m venv ai_env

1. Activar el entorno (aparecerá (ai_env) en la terminal):

source ai_env/bin/activate

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

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

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:

1. Añadir la variable al final del archivo:

echo 'export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0' >> ~/.bashrc

1. Recargar la configuración de la terminal:

source ~/.bashrc

1. Reactivar el entorno virtual (si se cerró la sesión):

source ai_env/bin/activate

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

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')

O el siguiente comando

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')"

Resultado esperado: