Linux环境下安装和使用RAPIDS平台的cudf和cuml - pip 安装方法

原创已于 2025-06-14 07:48:24 修改 · 615 阅读

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#pip #python #开发语言

于 2025-06-13 23:49:17 首次发布

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‌ cuDF 和 cuML 是 RAPIDS平台的两个核心组件，它们共同构成了RAPIDS平台的主要功能

1.linux环境下pip安装

pip install cuml-cu12==24.6.0 --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com

安装过程中可能会提示缺少包之类的，按提示进行包的缺失安装

2.安装cuda12.X的版本

3.下面提供一个conda的安装方式，但速度可能有点慢，网络好的可以试下

rapids官网：RAPIDS | GPU Accelerated Data Science

官网安装：Installation Guide - RAPIDS Docs

conda create -n rapids-25.06 -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia  \
    rapids=25.06 python=3.10 'cuda-version>=12.0,<=12.8'

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(base) C:\Users\1>conda create -n rapids-24.10 -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cudf cuml cugraph cuspatial cuxfilter cusignal python=3.10 cudatoolkit=12.0 Channels: - rapidsai - conda-forge - nvidia - defaults Platform: win-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - cudatoolkit=12.0* - cuxfilter - cuspatial - cuml - cugraph - cudf Current channels: - https://conda.anaconda.org/rapidsai - https://conda.anaconda.org/conda-forge - https://conda.anaconda.org/nvidia - defaults - https://repo.anaconda.com/pkgs/main - https://repo.anaconda.com/pkgs/r - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2 To search for alternate channels that may provide the conda package you're looking for, navigate to https://anaconda.org and use the search bar at the top of the page.

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