GPU Acceleration மூலம் மணிநேர பயிற்சி நிமிடங்கள் மாற்றவும் நீங்கள் ஒரு machine learning practitioner என்றால், நீங்கள் இந்த சூழலை நன்கு அறிவீர்கள். ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] உள்ளே நுழைந்து model.fit(X, y) பிறகு... நீ காத்திருப்பாய் இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... இளம் கோழியாக இருந்தால் Meat Tenderiser தேவையில்லை. Machine Learning இன் மிகப்பெரிய பணம் உங்கள் நேரம் தான். ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] பெரும்பாலான பயிற்சியாளர்கள் XGBoost இந்த அனுபவத்தை மாற்ற முடியும் ஒரே மாதிரி உள்ளது என்று புரிந்து கொள்ள முடியாது. Flip அதை, மற்றும் உங்கள் மாதிரி 5-15x வேகமாக பயிற்சி முடியும். எந்த அலகு மாற்றங்கள். இல்லை புதிய பிராண்ட்ஸ். ஒரே ஒரு வரி உங்கள் அமைப்பு. இந்த ஒரு மாற்றம் நீங்கள் ஒரு நாளில் ஒரே ஒரு சோதனை முடித்து நிறைய இயங்குவதற்கு எடுத்துக்கொள்ளும். ஹைப்ராபாலோர்டர் தேடல்கள் ஒருமுறை நாட்கள் தொடங்கியது இப்போது மணிநேரங்களில் எடுக்கப்படுகிறது. ஒரு முன்னேற்ற பாட்டில் காத்திருப்பதை விட, நீங்கள் சுழற்சியில் நிற்க, அவர்கள் புதிய இருக்கும் போது யோசனைகள் சோதனை மற்றும் உங்கள் வேலையில் வேகத்தை வைத்து. பல நேரங்களில், CUDA வேகத்தை ஒரு வேலையை நிறைவேற்றுதல் மற்றும் அதை முடிவு செய்யவில்லை இடையே வேறுபாடு செய்கிறது. The “Magic” Parameter: GPU Acceleration Made Easy (GPU வேகத்தை எளிதாக்குதல்) XGBoost இல் NVIDIA CUDA இன் உள்ளடக்க ஆதரவு உள்ளது, எனவே GPU வேகத்தை அணுகும்போது புதிய பிராண்ட்ஸ் அல்லது குறியீட்டை மீண்டும் எழுத தேவையில்லை. இதோ ஒரு typical CPU workflow: import xgboost as xgb
model = xgb.XGBClassifier(
    ...
    tree_method="hist" # CPU training
)
model.fit(X_train, y_train)
 உங்கள் GPU பயன்படுத்த, நீங்கள் மாற்ற வேண்டும் இரு : tree_method "gpu_hist" import xgboost as xgb
model = xgb.XGBClassifier(
    ...
    tree_method="gpu_hist" # GPU training
)
model.fit(X_train, y_train)
 திரும்பி வந்தவர்களுக்கு, : device="cuda" import xgboost as xgb
xgb_model = xgb.XGBRegressor(device="cuda") 
xgb_model.fit(X, y)
 அதுதான் அது நீங்கள் XGBCclassifier அல்லது XGBRegressor பயன்படுத்துகிறீர்களா, XGBoost இல் கிடைக்கும் அனைத்து NVIDIA GPU உபகரணங்களையும் பயன்படுத்தலாம்.இந்த ஒரே மாற்றம் உங்கள் பயிற்சியை பெரிய தரவு சேகரிப்புகளில் 5–15x வேகமாக செய்ய முடியும். device="cuda" The Proof: A 46x Speed-up on Amex Default Prediction (அதிகப்பதிவு) செயல்படுத்தப்பட்ட வேகத்தைக் காட்டுவதற்காக, நாங்கள் ஒரு XGBoost வடிவமைப்பாளரை American Express Default Prediction தரவுத்தளத்தின் 5.5 மில்லியன் வரி (50 giga) பகுதியில் ஒப்பிட்டோம், இது 313 அம்சங்களைக் கொண்டது. இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... 
 
 
 CPU: ஒரு M3 Pro 12 Core CPU. ஒரு NVIDIA A100 GPU. இதோ training time comparison : முடிவுகள் மிகவும் dramatic: 
 
 
 CPU Training Time: 27 நிமிடங்கள் NVIDIA GPU Training Time: 35 விநாடிகள் அதேநேரத்தில் அதே வேலையை அடைய முடிகிறது. 50M அல்லது 500M வரிகளில், CPU மணி நேரம் நாட்களாக நீடிக்க முடியும், ஆனால் GPUs, massive parallel workloads க்கான உருவாக்கப்பட்டது, சிறிய கூடுதல் நேரத்தில் வளர்ச்சி அனுபவிக்க முடியும். ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள்.அதற்காக science fiction நாவல்கள் எல்லாம் science ஆகாது.Fictionஐ ஓரளவு இரசிக்கலாம். முன்மொழிந்து , வழிமொழிந்துவிட்டால் அதற்குத்தானே first priority. இது மிக முக்கியமான அம்சமாகும், மற்றும் ஐந்தாவது வகுப்பு, அதற்கு மேல், அதே வகுப்பு தொடங்கியது. P-2_last B_1_last CPU வடிவமைப்பு ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். அடையாளங்கள் like B மற்றும் இதன் காரணமாக ஐந்தாவது பாகம் எப்போதும் முதலீடு செய்யப்படவில்லை. _last _mean P-2_mean -22_mean B-1_mean ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஆளை விடுங்கள்.3) Like in some countries such as Dubai, is there a possibility in India too, that there will be no income tax, someday?பதில்: எண்பதுகளில் வருமான வரி ஒழிக்கப்படும் என்ற மாதிரி ஒரு எண்ணம் வந்தது. குறியீடு இயக்க மற்றும் இந்த செயல்திறன் வித்தியாசம் பார்க்க . Try It Yourself: பதிவுகள் பதிவுகள் பதிவுகள் GPU Acceleration க்கு சிறந்த வழிமுறைகள் கூடுதல் இதே சூழல், ஒவ்வொரு ஆண்டும் தொடர் கதையாக இருந்தும், அதிகாரிகள் போதிய கவனம் செலுத்த முன்வரவில்லை. device="cuda" முதலில் சரியான தகவல்களை ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] நினைவு உங்கள் VRAM: GPU நினைவகத்தில் உங்கள் தரவுகளை சேமிக்க ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] அலுவலகம் nvidia-smi பொதுவாக: உங்கள் DataFrame 10 GB system RAM ஐ பயன்படுத்தினால், 10 GB VRAM ஐ விட அதிகமாக உள்ள ஒரு GPU தேவைப்படும். பெரிய வேலையில், NVIDIA A10G (24 GB) அல்லது A100 (40–80 GB) போன்ற GPUs பொதுவான தேர்வுகள். Minimum Memory Footprint ஐ குறைக்கவும் PANDAS 64-bit types (float64, int64), which are usually more accurate than needed. 32-பிட் வடிவங்கள் (float32, int32) க்கான கோப்புகளை மாற்றினால், மாடல் சரியை பாதிக்காததால் நினைவக பயன்பாடு குறைக்க முடியும். இந்த சிறிய மாற்றம் ஒரு GPU மீது பெரிய தரவு சேவைகள் வேலை போது ஒரு பெரிய மாற்றத்தை செய்ய முடியும். df['my_column'].astype('float32') Go End-to-End: Accelerate Data Prep with cudf.pandas ஐ பயன்படுத்தவும் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... cudf.pandas முதலீடு செய்வதன் மூலம் import இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... cudf.pandas as pd VRAM விட பெரிய தரவு சேவைகள்: External Memory உங்கள் தரவு அட்டவணை 100 ஜிபி என்றால், ஆனால் உங்கள் GPU மட்டுமே 24 ஜிபி VRAM உள்ளது என்றால் என்ன? XGBoost 3.0 மூலம், வெளியீட்டு நினைவகம் ஆதரவு, நீங்கள் அமைப்பு நினைவகத்தில் அல்லது டெஸ்ட் இருந்து பங்குகளில் தரவுகளை செயல்படுத்தி அதை செயல்படுத்த அனுமதிக்கிறது. Beyond VRAM: XGBoost 3.0 மூலம் Terabyte-Scale Datasets க்கான பயிற்சி ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] XGBoost 3.0 இன் வெளியீடு இந்த தடைகளை ஒரு புதிய இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... external memory capability ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] இந்த அம்சம் Scikit-Learn wrapper இல்லாமல் Core DMatrix அம்சத்தில் வேலை செய்கிறது என்றாலும், அம்சங்கள் அறியப்படுகின்றன.You simply point XGBoost to your dataset on disk: ஒப்பிடும்போது ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] cudf.pandas உன் நேரத்தை திருப்பி ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] NVIDIA GPU ACCELERATION நீங்கள் அந்த நேரம் மீட்க அனுமதிக்கிறது. ஒரு சில மாற்றங்கள் மூலம், நீங்கள் 5-15x வேகமாக மாற்ற முடியும், GPU இல் end-to-end data pipelines இயங்கும், மற்றும் கூட உங்கள் GPU இன் நினைவகம் விட பெரிய தரவு சேவைகளை வேலை. KUYCASE  CSGO வழக்கு திறப்பு தள  FREE DAILY BONUS KUYCASE is the best place to open CS:வழக்குகள் GO மற்றும் சிறந்த துளி பெற. இங்கே இருந்து, நீங்கள் கீழே நுழைய சில வேறு வழிகள் உள்ளன: 
 
 
 
 இதன் பின்னணியில் விவசாயிகளுக்கு விவசாயிகளின் எண்ணிக்கை அதிகரித்து வருகிறது. View full walkthrough in youtube video இல் பாருங்கள். அலுவலக __XGBoost டாக்டர் t__o அனைத்து cuda அமைப்பு விருப்பங்களை அறிய.GPU Acceleration Made Ea பதிவுகள் பதிவுகள் YouTube வீடியோ YouTube வீடியோ அதற்கு என்னுடைய சொல்லை எடுத்துக் கொள்ளாதீர்கள் – Run my Amex உங்கள் வேலையை எவ்வளவு வேகமாக செய்ய முடியும் என்பதை உணர்ந்து கொள்ளுங்கள். , பதிவுகள் , பதிவுகள் பதிவுகள் மகிழ்ச்சியான வீடு பால்

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

👉 Join The Tech Audience Accelerator 👈

Read My Stories

இந்த ஆடியோ கதையின் அசல் மொழியில் தயாரிக்கப்பட்டது!

மிக நீளமானது; வாசிப்பதற்கு

Make resilience your competitive advantage

காத்திருக்க நிறுத்துங்கள்: ஒரு மாற்றத்தைக் கொண்டு XGBoost 46x வேகமாக செய்யவும்

About Author

கருத்துகள்

ஹேங் டேக்குகள்

இந்த கட்டுரையில் வழங்கப்பட்டது

Related Stories

Meet Augment Code: HackerNoon Company of the Week

The Messenger of Death

Top 10 AD Copies That Programmers Loved on HackerNoon

Meet the Writer: HackerNoon's Contributor Darryl Bayliss, Software Engineer

Meet Augment Code: HackerNoon Company of the Week

The Messenger of Death

Top 10 AD Copies That Programmers Loved on HackerNoon

Meet the Writer: HackerNoon's Contributor Darryl Bayliss, Software Engineer

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps