恒源云 _ 云 GPU 服务器如何使用 LightGBM?

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文章来源 | 恒源云社区(一个专注 AI 行业的共享算力平台:恒源智享云)
原文地址 | LightGBM
新的一年,祝大家虎年大吉,虎虎生威~🐯
今天是新年开工第一天,就简单的给大家分享一个算法框架:LightGBM
LightGBM 是一个基于决策树算法的快速、分布式、高性能的框架,用于排名、分类和许多其他机器学习任务。
LightGBM 支持通过 CLI、Python、R 使用。下面提供 Python 包与 CLI 的安装,编译时均加入了支持 GPU 的选项。
Python 包的编译安装:
# 安装 boost 依赖apt-get updateapt-get install libboost-dev libboost-system-dev libboost-filesystem-dev -y
# 安装支持 GPU 的 Python 包pip install lightgbm --install-option=--gpu --install-option="--opencl-include-dir=/usr/local/cuda/include/" --install-option="--opencl-library=/usr/local/cuda/lib64/libOpenCL.so"
mkdir -p /etc/OpenCL/vendorsecho "libnvidia-opencl.so.1" > /etc/OpenCL/vendors/nvidia.icd
命令行的编译安装:
# 安装 boost 依赖apt-get updateapt-get install libboost-dev libboost-system-dev libboost-filesystem-dev -y
# 克隆 LightGBM 代码git clone "https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/microsoft/LightGBM.git"cd LightGBM# 切换版本分支git checkout v3.2.1# 替换一些子模块的仓库地址为加速地址,并克隆sed -i "s/ \(https:\/\/github.com\)/ https:\/\/mirror.ghproxy.com\/\1/" .gitmodulesgit submodule update --initcd external_libs/fast_double_parsersed -i "s/ \(https:\/\/github.com\)/ https:\/\/mirror.ghproxy.com\/\1/" .gitmodulesgit submodule update --initcd ../..
# 编译安装支持 GPU 选项的命令行mkdir buildcd buildcmake -DUSE_GPU=1 -DOpenCL_LIBRARY=/usr/local/cuda/lib64/libOpenCL.so -DOpenCL_INCLUDE_DIR=/usr/local/cuda/include/ ..make -j4
mkdir -p /etc/OpenCL/vendorsecho "libnvidia-opencl.so.1" > /etc/OpenCL/vendors/nvidia.icd
# 执行命令行测试cd .../lightgbm
# 使用源码也可以同时安装 Python 包cd python-packagepython setup.py install --gpu --opencl-include-dir=/usr/local/cuda/include/ --opencl-library=/usr/local/cuda/lib64/libOpenCL.so --no-cache
专注人工智能云GPU服务器训练平台 2020.12.25 加入
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