cuml-rapids-ml算法
cuml的Python项目详细描述
cuml-gpu机器学习算法
注意：对于最新的稳定README.md请确保您在master分支上。
cuml是一套实现机器学习算法和数学原语函数的库，这些函数与其他RAPIDS项目共享兼容的api。
cuml使数据科学家、研究人员和软件工程师能够在gpu上运行传统的表格ml任务，而无需深入研究cuda编程的细节。
例如，下面的python片段加载输入并计算dbscan集群，所有这些都在gpu上：
importcudffromcumlimportDBSCAN# Create and populate a GPU DataFramegdf_float=cudf.DataFrame()gdf_float['0']=[1.0,2.0,5.0]gdf_float['1']=[4.0,2.0,1.0]gdf_float['2']=[4.0,2.0,1.0]# Setup and fit clustersdbscan_float=DBSCAN(eps=1.0,min_samples=1)dbscan_float.fit(gdf_float)print(dbscan_float.labels_)
输出：
0 0
1 1
2 2
dtype: int32
有关其他示例，请浏览完整的API documentation，或查看更详细的walkthrough notebooks。
支持的算法：
- 截断奇异值分解（tsvd）-conda cuda 10包中的单gpu、多gpu
- 线性回归（普通最小二乘法）-conda cuda 10包中的单gpu、多gpu
- 主成分分析（PCA）-单GPU
- 基于密度的噪声应用空间聚类（dbscan）-单gpu
- K均值聚类-多GPU
- K-近邻-多GPU
- 岭回归-单GPU
- 卡尔曼滤波器-单GPU
- umap
- 线性回归、logistic回归和线性支持向量机的随机梯度下降，具有l1、l2和弹性净惩罚。
正在进行的算法：
- 更多卡尔曼滤波器版本
- 套索
- 弹性网
- 逻辑回归
在cuml中有更多的ml算法和ml原语中有更多的ml原语正在研究中。未来版本的目标包括更多算法以及算法和原语的多GPU版本。
安装
确保安装了libomp和libopenblas，例如通过apt:
sudo apt install libopenblas-base libomp-dev
条件
cuml可以使用rapidsaiconda通道安装：
conda install -c nvidia -c rapidsai -c conda-forge -c pytorch -c defaults cuml
管道
cuml也可以使用pip安装。根据您的cuda版本选择包。
# cuda 9.2 pip install cuml-cuda92 # cuda 10.0 pip install cuml-cuda100
从源代码构建/安装
请参见构建instructions
贡献
请使用github问题和请求来报告错误和添加或请求功能。
联系人
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打开GPU数据科学
rapids开源软件库套件旨在使端到端的数据科学和分析管道完全在gpu上执行。它依赖nvidia®cuda®原语进行低级计算优化，但通过用户友好的python接口暴露了gpu并行性和高带宽内存速度。
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