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 却未被利用。如何在 GPU 上运行 setup() 或 compare_models()？PyCaret 中是否有内置方法？

Answer 1

只有部分机型可以在GPU上运行，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+(或安装来自 anaconda 的 GPU xgboost 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，您需要在 setup() 中使用 use_gpu=True。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，例如 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 tune_model 文档部分底部的警告 here 中)。