Telegram Group & Telegram Channel
🟡 scikit-learn, UMAP и HDBSCAN теперь работают на GPU — без единой строчки изменений в коде

Команда cuML (NVIDIA) представила новый режим ускорения, который позволяет запускать код с scikit-learn, umap-learn и hdbscan на GPU без изменений. Просто импортируйте cuml.accel, и всё — можно работать с Jupyter, скриптами или Colab.

Это тот же «zero-code-change» подход, что и с cudf.pandas: привычные API, ускорение под капотом.

✔️ Сейчас это бета-версия: основное работает, ускорение впечатляющее, мелкие шероховатости — в процессе доработки.

✔️ Как это работает:
— Совместимые модели подменяются на GPU-эквиваленты автоматически
— Если что-то не поддерживается — плавный откат на CPU
— Включён CUDA Unified Memory: можно не думать о размере данных (если не очень большие)

Пример:
# train_rfc.py
#%load_ext cuml.accel # Uncomment this if you're running in a Jupyter notebook
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Generate a large dataset
X, y = make_classification(n_samples=500000, n_features=100, random_state=0)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# Set n_jobs=-1 to take full advantage of CPU parallelism in native scikit-learn.
# This parameter is ignored when running with cuml.accel since the code already
# runs in parallel on the GPU!
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0, n_jobs=-1)
rf.fit(X_train, y_train)


Запуск:
📍 python train.py — на CPU
📍 python -m cuml.accel train.py — на GPU
📍 В Jupyter: %load_ext cuml.accel

Пример ускорения:
📍 Random Forest — ×25
📍 Linear Regression — ×52
📍 t-SNE — ×50
📍 UMAP — ×60
📍 HDBSCAN — ×175

✔️ Чем больше датасет — тем выше ускорение. Но не забывайте: при нехватке GPU-памяти может быть замедление из-за подкачки.

🔗 Документация: https://clc.to/4VVaKg

Библиотека дата-сайентиста #свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/dsproglib/6378
Create:
Last Update:

🟡 scikit-learn, UMAP и HDBSCAN теперь работают на GPU — без единой строчки изменений в коде

Команда cuML (NVIDIA) представила новый режим ускорения, который позволяет запускать код с scikit-learn, umap-learn и hdbscan на GPU без изменений. Просто импортируйте cuml.accel, и всё — можно работать с Jupyter, скриптами или Colab.

Это тот же «zero-code-change» подход, что и с cudf.pandas: привычные API, ускорение под капотом.

✔️ Сейчас это бета-версия: основное работает, ускорение впечатляющее, мелкие шероховатости — в процессе доработки.

✔️ Как это работает:
— Совместимые модели подменяются на GPU-эквиваленты автоматически
— Если что-то не поддерживается — плавный откат на CPU
— Включён CUDA Unified Memory: можно не думать о размере данных (если не очень большие)

Пример:

# train_rfc.py
#%load_ext cuml.accel # Uncomment this if you're running in a Jupyter notebook
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Generate a large dataset
X, y = make_classification(n_samples=500000, n_features=100, random_state=0)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# Set n_jobs=-1 to take full advantage of CPU parallelism in native scikit-learn.
# This parameter is ignored when running with cuml.accel since the code already
# runs in parallel on the GPU!
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0, n_jobs=-1)
rf.fit(X_train, y_train)


Запуск:
📍 python train.py — на CPU
📍 python -m cuml.accel train.py — на GPU
📍 В Jupyter: %load_ext cuml.accel

Пример ускорения:
📍 Random Forest — ×25
📍 Linear Regression — ×52
📍 t-SNE — ×50
📍 UMAP — ×60
📍 HDBSCAN — ×175

✔️ Чем больше датасет — тем выше ускорение. Но не забывайте: при нехватке GPU-памяти может быть замедление из-за подкачки.

🔗 Документация: https://clc.to/4VVaKg

Библиотека дата-сайентиста #свежак

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6378

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from it


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA