jupyter-notebook - GPU/TPU 上的 PyCaret 方法

Question

当我运行best_model = compare_models()时，CPU 内存负载很大，而我的 GPU 未使用。如何在 GPU 上运行setup()or ？compare_models()PyCaret 中是否有内置方法？

Answer 1

只有部分模型可以在 GPU 上运行，并且必须正确安装才能使用 GPU。例如，对于xgboost，您必须使用 pip 安装它并安装 CUDA 10+（或xgboost从 anaconda 安装 GPU 版本等）。以下是可以使用 GPU 的估算器列表及其要求：https ://pycaret.readthedocs.io/en/latest/installation.html?highlight=gpu#pycaret-on-gpu

正如 Yatin 所说，您需要使用use_gpu=Truein setup(). 或者您可以在创建单个模型时指定它，例如xgboost_gpu = create_model('xgboost', fold=3, tree_method='gpu_hist', gpu_id=0).

对于安装 CUDA，我喜欢使用 Anaconda，因为它很容易，比如conda install -c anaconda cudatoolkit. 看起来对于非增强方法，您需要安装 cuML 以供 GPU 使用。

哦，看起来 pycaret 不能将 tune-sklearn 与 GPU 一起使用（在文档部分底部的警告中tune_model）。

Answer 2

要在 PyCaret 中使用 gpu，您必须简单地将 use_gpu=True 作为 setup 函数中的参数。示例：模型 = setup(data,target_variable,use_gpu=True)