1、MultipleOutputFormat可以将相似的记录输出到相同的数据集。在写每条记录之前，MultipleOutputFormat将调用generateFileNameForKeyValue方法来确定需要写入的文件名。通常，我们都是继承MultipleTextOutputFormat类，来重新实现generateFileNameForKeyValue方法以返回每个输出键/值对的文件名。ge
动机Sklearn是一个很好的库，有各种机器学习模型，可以用来训练数据。但是如果你的数据很大，你可能需要很长时间来训练你的数据，特别是当你用不同的超参数来寻找最佳模型时。有没有一种方法可以使机器学习模型的训练速度比使用Sklearn的速度快150倍？答案就是你可以使用cuML。下面的图表比较了使用Sklearn的RandomForestClassifier和cuML的RandomForestCla
转载
2021-04-30 19:28:19
929阅读
2评论
cuml库因为数据量太大，使用CPU的sklearn训练时间太长，通过查找加速办法发现了cuml库，这是通过gpu加速的机器学习的sklearn的替代品，api接口与sklearn基本一致，能很快手上。但查看介绍才知道这个库只支持Linux系统，好在我在其主页发现了它支持WSL2，这解决了在windows系统上使用的cuml的问题。一、安装WSL2这是一个在Windows上原生运行的Linux子系
cuML是一套用于实现与其他RAPIDS项目共享兼容API的机器学习算法和数学原语函数。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，而无需深入了解CUDA编程的细节。 在大多数情况下，cuML的Python API与来自scikit-learn的API相匹配。对于大型数据集，这些基于GPU的实现可以比其CPU等效完成10-50倍。 有关性能的详细信息，请参阅cu
转载
2024-08-22 10:38:18
621阅读
作者|Khuyen Tran动机Sklearn是一个很好的库，有各种机器学习模型，可以用来训练数据。但是如果你的数据很大，你可能需要很长时间来训练你的数据，特别是当你用不同的超参数来寻找最佳模型时。有没有一种方法可以使机器学习模型的训练速度比使用Sklearn的速度快150倍？答案就是你可以使用cuML。下面的图表比较了使用Sklearn的RandomForestClassifier和cuML的R
转载
2024-08-14 11:54:00
22阅读
CUML库最近在做机器学习任务的时候发现我自己的数据集太大，直接用sklearn 跑起来时间很长，然后问GPT得知了有CUML库，后来去研究了一下，发现这个库只支持linux系统，从官网直接获取下载命令基本上也实现不了最后，选择使用AutoDL租了一个GPU来安装这个库。具体步骤如下。目前好像不太行了得需要换源才行，该文章安装部分可能不会成功了，隐藏会扣分，我找到好用的办法再分享给大家 如果是正常
关于 BlazingSQLBlazingSQL 是一个基于英伟达 RAPIDS 生态系统构建的 GPU 加速 SQL 引擎。RAPIDS 包含一组软件库（BlazingSQL、cuDF、cuML、cuGraph），用来在 GPU 上执行端到端的数据科学计算和分析管道。RAPIDS 基于 Apache Arrow 列式存储格式，其中 cuDF 是一个 GPU DataFrame 库，用于加载、连接、
原创
2021-03-31 09:51:48
622阅读
BEP 7：CUDA外部内存管理插件（上） 背景和目标 在CUDA阵列接口使得能够共享不同的Python之间的数据库的访问CUDA设备。但是，每个库都与其它库区别对待。例如： Numba在内部管理内存以创建设备和映射的host阵列。 RAPIDS库（cuDF，cuML等）使用Rapids Memor
转载
2020-12-26 17:04:00
142阅读
2评论
1. RapidsRapids是英伟达推出的一款GPU加速平台：https://rapids.ai/。RAPIDS开源平台的核心是一套CUDA加速库，用于基于GPU的分析、机器学习和数据可视化。一个最典型的大数据分析流程大致分为数据准备、数据合并和数据降维三个步骤。RAPIDS构建于Apache Arrow、PANDAS和SKLEARN等开源项目上，通过cuDF数据过滤、cuML机器学习以及cuG
目录介绍使用GPU加速数据科学管道了解Meteonet数据集使用RAPIDS进行机器学习模型训练回归模特训练与表现聚类模型训练与表现部署cuML模型FIL后端为NVIDIA TritonTriton Python后端RAPIDS 基准测试结论介绍 如果您希望将机器学习(ML)项目的速度和可扩展性提升到新的水平，GPU加速的数据分析可以帮助您以突破性的性能快速提供见解。从更快的计算到高效的模型训练，
转载
2024-10-18 10:13:39
115阅读
