RAPIDS，Google Colab 上的 CUML

Question

我正在 google colab pro 上安装 RAPIDS，但这需要很长时间，最后 2 个安装花费了一个多小时，而不是安装期间所说的大约 15 分钟“在 Colab 上开始 RAPIDS 安装。这将需要大约 15 分钟”。有什么办法可以加快这个过程吗？我只想使用 cuML 库，我不关心其他正在安装的库。

对于安装，我使用以下步骤

!git clone https://github.com/rapidsai/rapidsai-csp-utils.git
!python rapidsai-csp-utils/colab/env-check.py

!bash rapidsai-csp-utils/colab/update_gcc.sh
import os
os._exit(00)

import condacolab
condacolab.install()

import condacolab
condacolab.check()

!python rapidsai-csp-utils/colab/install_rapids.py stable
import os
os.environ['NUMBAPRO_NVVM'] = '/usr/local/cuda/nvvm/lib64/libnvvm.so'
os.environ['NUMBAPRO_LIBDEVICE'] = '/usr/local/cuda/nvvm/libdevice/'
os.environ['CONDA_PREFIX'] = '/usr/local'

Answer 1

5/14/24更新：

cuDF 和 cudf.pandas 现在预装在 Google Colab 的 GPU 实例上。您仍然可以使用 RAPIDS+Colab Pip 安装模板

将其余 RAPIDS 库（例如 cuML、cuGraph、cuXfilter 和 cuSpatial）pip 安装到启用 GPU 的 Colab 实例上

上一篇：

此功能的 OSS 代码位于：https://github.com/rapidsai-community/rapidsai-csp-utils。

大部分时间都花在通过

conda

来解决问题上。如果您在 RAPIDS 之前安装

mamba

，它的求解速度会更快。

您可以使用 Colab 编辑文件

install_rapids.py

，使用 https://rapids.ai/start.html#rapids-release-selector 上的选择器安装您想要的内容。您仍然会拉

cudf

，因为

cuml

需要它。

请理解，存在其他“立即尝试”解决方案（请参阅网站），Colab 上最新的兼容 RAPIDS 版本是 21.12