如何安装cuML及相关包?

cuML是英伟达 RAPIDS 框架中的一部分 ,使用GPU进行模型训练时,HyperGBM利用cuML(及cuDF)进行数据预处理。依据RAPIDS官方资料,可以通过conda、docker或源代码安装/使用RAPIDS(或特定组件)。推荐使用conda安装cuML和HyperGBM。

  1. 需要考虑的因素:

    • 操作系统:目前RAPIDS只支持Linux,您可以从Ubuntu、CentOS、RHEL中选择

    • CUDA版本:目前RAPIDS支持的CUDA版本包括11.0、11.2、11.4、11.5(请从RAPIDS官网获取最新信息),请确保您的系统中已经安装了能够被支持的CUDA驱动

    • RAPIDS版本:推荐使用21.10或以上的稳定版本

    • Python版本:推荐使用Python3.8

  2. 安装cuML及HyperGBM

    通过conda命令安装 cuML和 HyperGBM,示例:

    conda create -n hypergbm_with_cuml -c rapidsai -c nvidia -c conda-forge python=3.8 cudatoolkit=11.2 cudf=21.12 cuml=21.12  hypergbm 
    

    注意,请将示例命令中的软件版本替换为适您的选项。

更多关于RAPIDS的信息请参考RAPIDS官方网站 https://rapids.ai/