RAPIDS Cloud ML Examples：加速云计算中的机器学习任务

RAPIDS Cloud ML Examples：加速云计算中的机器学习任务

cloud-ml-examples A collection of Machine Learning examples to get started with deploying RAPIDS in the Cloud 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/cloud-ml-examples

RAPIDS Cloud ML Examples 是一个开源项目，旨在帮助用户在云环境中利用 RAPIDS 库进行高效的机器学习任务。该项目以 Python 为主编程语言，结合 Jupyter Notebook 进行展示和教学。

项目基础介绍

RAPIDS 是一系列开源库，它将 GPU 加速引入数据科学管道。RAPIDS Cloud ML Examples 提供了一系列示例笔记本和代码样本，帮助用户将 RAPIDS 集成到 Azure ML、AWS SageMaker、Google Cloud 和 Databricks 等云平台中的超参数优化服务。

核心功能

项目的主要功能包括：

• GPU 加速的数据处理和模型训练：利用 RAPIDS cuDF 进行数据加载和预处理，使用 cuML 或 XGBoost 进行 GPU 加速的模型训练。
• 超参数优化：与 Azure ML、AWS SageMaker、Google AI Platform 等云平台超参数优化服务集成，实现高效的模型调优。
• 多节点多 GPU 支持：通过 Dask 和 Ray 实现分布式计算，支持在单个实例或跨节点的多 GPU 集群上加载数据和训练模型。
• 实验跟踪：与 MLflow 集成，实现实验的跟踪和编排。

最近更新功能

项目的最近更新主要包括以下内容：

• 完善和更新示例笔记本：项目中的示例笔记本进行了更新，以确保与最新的 RAPIDS 版本兼容。
• 增加 Kubernetes 集成示例：新增了使用 Kubernetes 和 XGBoost GPU 算法的超参数优化示例，以及基于 Google Kubernetes Engine (GKE) 的多节点多 GPU XGBoost 和 cuML 示例。
• 扩展 BYOC (Bring Your Own Cloud) 示例：增加了支持在公有云或私有基础设施上运行的分布式计算示例，利用 Ray Tune 和 Dask-ML 实现分布式超参数优化。

通过这些更新，RAPIDS Cloud ML Examples 旨在为用户提供更加丰富和实用的工具，以加速云计算中的机器学习任务。

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