4.2.1.2 オンプレミス・データベース用のLinuxに必要なサポート・パッケージのインストール

オンプレミスOracle AI Database用のOML4Pyサーバーとクライアントのいずれのインストールでも、次に説明するように、一連のサポートPythonパッケージもインストールする必要があります。

OML4Pyクライアント・マシンへの必要なパッケージのインストール

ノート:

onnxruntime、onnxruntime-extensions、onnx、torch、transformersおよびsentencepieceは、クライアントのみにインストールします。onnxruntime、onnxruntime-extensions、onnx、transformersおよびsentencepieceは、OML4PyクライアントでのONNX変換機能をサポートしており、クライアントのみにインストールする必要があります。その他すべてのパッケージは、クライアントとサーバーの両方にインストールされます。

ノート:

26aiでベクトル・データベースSQL APIを呼び出すには、oracledb 2.2.0以降のバージョンが必要です。

次のステップでは、オンプレミスのOML4Pyクライアントに必要なPythonパッケージをインストールする方法について説明します:

  1. OML4Pyクライアント用に依存サポート・パッケージをインストールするには、2つのオプションがあります。各オプションのステップの概要を次に示します:

    • オプション1: oml4py-supporting-linux-x86_64-2.1.1.zipからのパッケージのインストール

      ノート:

      oml4py-supporting-linux-x86_64-2.1.1.zipにバンドルされているtorch-2.9.0パッケージでは、システム上のGNU C++標準ライブラリ(libstdc++.so.6)がGLIBCXX_3.4.29以降でビルドされている必要があります。このバージョンが使用できない場合、次のようなエラーが発生する可能性があります:
      ImportError: /lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.29' not found (required by .../torch/lib/libtorch_python.so)
      Linuxでは、次を実行して、サポートされているGLIBCXXバージョンを確認できます:
      nm -D /lib64/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX
      システムにGLIBCXX_3.4.29以降が含まれていない場合、互換性のあるlibstdc++.so.6を$PYTHONHOME/libにコピーして問題を解決します。torch-2.9.0パッケージには、適切なバージョンがtorch/lib/libstdc++.so.6に含まれています。

      1. ファイルoml4py-supporting-linux-x86_64-2.1.1.zipをダウンロードします。oml4py-supporting-linux-x86_64-2.1.1.zipをsupporting/という名前のフォルダに解凍します。

      2. 次の内容のrequirements.txtというファイルを作成します:
        pandas==2.2.3
setuptools==80.8.0
scipy==1.14.1
matplotlib==3.10.0
oracledb==3.3.0
scikit-learn==1.6.1
numpy==2.1.0
pyarrow==19.0.0
onnxruntime==1.20.0
onnxruntime-extensions==0.12.0
onnx==1.17.0
torch==2.9.0
transformers==4.56.1
sentencepiece==0.2.0
      3. 次を実行して、requirements.txtにリストされているサポート・パッケージをインストールします:
        pip3.13 install --target <install folder> --no-index --find-links=supporting/ --upgrade -r requirements.txt
        <install folder>をターゲット・ディレクトリに置き換えます。
    • オプション2: PyPIリポジトリからのパッケージのインストール
      1. 次の内容のrequirements.txtというファイルを作成します:
        --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pandas==2.2.3
setuptools==80.8.0
scipy==1.14.1
matplotlib==3.10.0
oracledb==3.3.0
scikit-learn==1.6.1
numpy==2.1.0
pyarrow==19.0.0
onnxruntime==1.20.0
onnxruntime-extensions==0.14.0
onnx==1.18.0
torch==2.9.0
transformers==4.56.1
sentencepiece==0.2.1
      2. 次を実行して、requirements.txtにリストされているサポート・パッケージをインストールします:
        pip3.13 install --target <install folder> --upgrade -r requirements.txt --only-binary=:all:
        <install folder>をターゲット・ディレクトリに置き換えます。

OML4Pyサーバー・マシンへの必要なパッケージのインストール

OML4Pyサーバー・マシンでは、Embedded Python Executionプロセスで検出できるように、これらのパッケージはすべて$ORACLE_HOME/OML4Py/modulesにインストールする必要があります。

次のステップでは、オンプレミスのOML4Pyサーバーに必要なPythonパッケージをインストールする方法について説明します:

  1. 次のコンテンツを含むrequirements2.txtという名前のファイルを作成します。 

    pandas==2.2.3
setuptools==70.0.0
scipy==1.14.1
matplotlib==3.10.0
oracledb==2.4.1
joblib==1.4.2
scikit-learn==1.6.1
numpy==2.1.0
  2. requirements2.txtを使用してパッケージをインストールします。ターゲット・ディレクトリ $ORACLE_HOME/oml4py/modulesを指定して、次のコマンドを実行します:
    pip3.12 install -r requirements2.txt --target=$ORACLE_HOME/oml4py/modules

パッケージのインストールの確認

Pythonを起動し、次のパッケージをロードして、正常にインストールされていることを確認します:
python3.13
Python 3.13.5 (main, Dec 17 2025, 19:37:22) [GCC 8.5.0 20210514 (Red Hat 8.5.0-28.0.1)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
次のパッケージをロードします:

ノート:

ライブラリonnx、torch、onnxruntime-extensions、transformersおよびsentencepieceは、クライアント・マシンにのみインストールされます。 
import numpy
import pandas
import scipy
import matplotlib
import oracledb
import sklearn
import onnx
import torch
import onnxruntime_extensions
import transformers
import sentencepiece

すべてのパッケージが正常にインストールされている場合、エラーは返されません。

親トピック: オンプレミス・データベース用のOML4Py 2.1.1のインストール