cuML：Python 中的神奇库

今天我将向大家介绍一个神奇的 Python 库：cuML。

链接：https://github.com/rapidsai/cuml

cuML 是一个使用 GPU 加速的机器学习库，旨在加速数据科学和分析任务。与传统的机器学习库不同，cuML 可以在 GPU 上高效地运行，无需深入了解 CUDA 编程的细节。

初体验

库的安装

cuML 的安装方式多种多样，但最为方便有效的方法是使用以下命令：

<code>conda create --solver=libmamba -n rapids-23.08 -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia rapids=23.08 python=3.10 cuda-version=11.8</code>

更多安装信息可以查看官方文档。
https://docs.rapids.ai/install#selector

创建数据

为了展示 cuML 的效果，我们将使用 sklearn.datasets 创建一个包含 40000 行数据的数据集，并将数据类型转换为 np.float32。

<code>from sklearn import datasets X, y = datasets.make_classification(n_samples=40000) X = X.astype(np.float32) y = y.astype(np.float32)</code>

支持向量机

我们将创建一个函数来训练模型，并使用 %timeit 来比较 cuML 和 scikit-learn 的 SVC 的性能。

<code>from sklearn.svm import SVC from cuml.svm import SVC as SVC_gpu clf_svc = SVC(kernel='poly', degree=2, gamma='auto', C=1) sklearn_time_svc = %timeit -o train_data(clf_svc) clf_svc = SVC_gpu(kernel='poly', degree=2, gamma='auto', C=1) cuml_time_svc = %timeit -o train_data(clf_svc) print('Ratio between sklearn and cuml is', sklearn_time_svc.average / cuml_time_svc.average)</code>

可以看到，cuML 的 SVC 比 scikit-learn 的 SVC 快了 2.5 倍！

随机森林分类器

我们还将比较 cuML 和 scikit-learn 的随机森林分类器的性能。

<code>from cuml.ensemble import RandomForestClassifier as RandomForestClassifier_gpu from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier clf_rf = RandomForestClassifier(max_features=1.0, n_bins=8, n_estimators=40) sklearn_time_rf = %timeit -o train_data(clf_rf) clf_rf = RandomForestClassifier_gpu(max_features=1.0, n_bins=8, n_estimators=40) cuml_time_rf = %timeit -o train_data(clf_rf) print('Ratio between sklearn and cuml is', sklearn_time_rf.average / cuml_time_rf.average)</code>

cuML 的 RandomForestClassifier 比 scikit-learn 的快了整整 60 倍！

通过以上示例，我们可以看到 cuML 在训练大型数据集时具有显著的性能优势，是加速机器学习任务的绝佳选择。