Brian Tepera – NVIDIA 技術博客
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Wed, 26 Mar 2025 06:04:36 +0000
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NVIDIA cuML 為 scikit-learn 帶來零代碼更改加速
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-cuml-brings-zero-code-change-acceleration-to-scikit-learn/
Tue, 18 Mar 2025 05:59:53 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13333
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Scikit-learn 是應用最廣泛的 ML 庫，因其 API 簡單、算法多樣且與 pandas 和 NumPy 等熱門 Python 庫兼容，因此在處理表格數據方面備受歡迎。現在，NVIDIA cuML 使您能夠繼續使用熟悉的 Scikit-learn API 和 Python 庫，同時使數據科學家和機器學習工程師能夠在 NVIDIA GPU 上利用 CUDA 的強大功能，而無需更改任何應用代碼。 在 NVIDIA cuML 25.02 中，我們將在公測版中發布無需更改代碼即可加速 scikit-learn 算法的功能。2019 年首次推出的 NVIDIA cuML 已迅速為 Python 機器學習添加基于 CUDA 的 GPU 算法。借助最新版本，數據科學家和機器學習工程師能夠保持 scikit-learn 應用不變，并在 NVIDIA GPU 上實現比 CPU 快 50…
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利用 RAPIDS cuML 加速時間序列預測
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerating-time-series-forecasting-with-rapids-cuml/
Thu, 16 Jan 2025 06:20:40 +0000
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時間序列預測是一種強大的數據科學技術，用于根據過去的數據點預測未來值 借助 skforecast 等開源 Python 庫，您可以輕松地對數據運行時間序列預測。它們允許您“自帶”與 scikit-learn API 兼容的回歸器，讓您能夠靈活地與所選模型無縫協作。 隨著數據集和技術（例如直接多步驟預測）的不斷增加，需要您一次運行多個模型，在基于 CPU 的基礎設施上運行預測時，計算成本會很快變得昂貴。 RAPIDS 是開源 GPU 加速數據科學和 AI 庫的集合。 cuML 是一個 GPU 加速的 Python 機器學習庫，具有 scikit-learn 兼容 API。 在這篇博文中，我們展示了如何將 RAPIDS cuML 與 skforecast 結合使用，以加速時間序列預測，從而讓您能夠處理更大的數據集和預測窗口。 在當今數據驅動的世界中，
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