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

🟡 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

www.tg-me.com/sg/Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6378

2.3K viewsedited  Apr 21 at 12:30

🟡 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)