RAPIDS cuML Python Estimator开发指南：构建GPU加速的机器学习模型-优快云博客

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RAPIDS cuML Python Estimator开发指南：构建GPU加速的机器学习模型

cuml cuML - RAPIDS Machine Learning Library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/cuml

概述

RAPIDS cuML是一个基于GPU加速的机器学习库，它提供了与scikit-learn兼容的API接口。本文将深入讲解如何在cuML中开发符合规范的Estimator（估计器）类，帮助开发者构建高性能的GPU机器学习模型。

核心设计原则

1. 继承基础类

所有cuML Estimator必须继承自cuml.common.base.Base基类：

from cuml.common.base import Base

class MyEstimator(Base):
    pass

2. 遵循scikit-learn规范

cuML Estimator设计遵循scikit-learn的Estimator规范，包括：

一致的初始化模式
正确的参数获取和设置方法
支持克隆机制
合理的标签系统

3. 输入输出类型处理

cuML支持多种数组类型输入输出，开发者需要了解：

支持的输入类型：

cuDF DataFrame/Series
Pandas DataFrame/Series
NumPy数组
Numba设备数组
CuPy数组
CumlArray（内部类型）

内存管理策略： cuML通过CumlArray类提供灵活的内存管理，支持：

设备可访问内存（GPU）
主机可访问内存（CPU）
自动内存转换

快速开发指南

1. 基本结构

from cuml.common.base import Base
from cuml.common.array_descriptor import CumlArrayDescriptor

class MyEstimator(Base):
    # 声明数组类型属性
    labels_ = CumlArrayDescriptor(order='C')
    
    def __init__(self, *, extra_arg=True, handle=None, 
                 verbose=logger.level_enum.info, output_type=None):
        super().__init__(handle=handle, verbose=verbose, 
                        output_type=output_type)
        self.extra_arg = extra_arg
    
    @classmethod
    def _get_param_names(cls):
        return super()._get_param_names() + [
            "extra_arg"
        ]

2. 数组输入处理

使用input_to_cuml_array安全地处理各种输入类型：

from cuml.common import input_to_cuml_array

def fit(self, X):
    cuml_array, dtype, cols, rows = input_to_cuml_array(X, order="K")
    # 处理逻辑...

3. 输出类型控制

cuML提供多种输出类型控制方式：

全局设置：

import cuml
cuml.set_global_output_type("cupy")  # 设置全局输出类型

上下文管理器：

with cuml.using_output_type("numpy"):
    # 此代码块内创建的Estimator使用NumPy输出
    pass

Estimator级别设置：

estimator = MyEstimator(output_type="cudf")

高级开发技巧

1. 内存类型管理

cuML支持灵活的内存管理策略：

# 全局设置内存类型
cuml.global_settings.memory_type = 'device'  # 使用设备内存

# 上下文管理器方式
with cuml.using_memory_type('host'):
    # 使用主机内存
    pass

2. 标签系统实现

cuML扩展了scikit-learn的标签系统：

@staticmethod
def _more_static_tags():
    return {
        "requires_y": True,
        "allow_nan": False
    }

def _more_tags(self):
    return {
        "preserves_dtype": [np.float64]
    }

3. 特殊方法实现

对于非标准预测场景，可以使用装饰器：

from cuml.common.decorators import array_function_with_type_check

class MyEstimator(Base):
    @array_function_with_type_check
    def predict(self, X) -> CumlArray:
        pass