cudf cuml 란?

cudf와 cuml은 NVIDIA에서 개발한 GPU 가속 데이터 프로세싱 라이브러리입니다.

• cudf (CUDA Dataframe)는 Pandas와 유사한 API를 제공하는 GPU 가속 데이터 프레임입니다. 따라서 데이터 과학자와 엔지니어는 Pandas와 비슷한 인터페이스를 사용하여 대규모 데이터 세트를 처리하고 분석할 수 있습니다. 그러나 cudf는 CPU보다 빠른 처리 속도를 제공합니다.
• cuml (CUDA Machine Learning)은 GPU 가속 머신 러닝 라이브러리입니다. cuml은 scikit-learn과 유사한 API를 제공하며, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, KNN, SVM, K-means 클러스터링 등의 일반적인 머신 러닝 알고리즘을 지원합니다. 이를 통해 데이터 과학자와 엔지니어는 대용량 데이터 세트에서 빠른 속도로 머신 러닝 모델을 훈련할 수 있습니다.

따라서 cudf와 cuml은 대규모 데이터 처리 및 머신 러닝에 있어서 GPU 가속을 활용하여 빠른 속도를 제공합니다.

 

!git clone https://github.com/rapidsai/rapidsai-csp-utils.git
!python rapidsai-csp-utils/colab/pip-install.py

import cudf
cudf.__version__
import cuml
cuml.__version__

이 코드는 Google Colab에서 RAPIDS AI 라이브러리를 설치하기 위해 필요한 레포지토리를 클론하고, 해당 레포지토리에서 제공하는 스크립트를 실행하는 코드입니다.

RAPIDS AI는 NVIDIA에서 개발한 GPU 가속 데이터 프로세싱 및 머신 러닝 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 대용량 데이터를 빠르게 처리하고, GPU를 활용하여 머신 러닝 모델을 빠르게 학습시킬 수 있습니다.

Google Colab에서 RAPIDS AI를 사용하기 위해서는 먼저 해당 라이브러리를 설치해야 합니다. 이 코드에서는 RAPIDS AI 설치를 위해 rapidsai-csp-utils라는 레포지토리를 클론하고, 해당 레포지토리에서 제공하는 pip-install.py 스크립트를 실행합니다. 이 스크립트는 필요한 패키지를 설치하고, RAPIDS AI를 구성하는 라이브러리를 설치합니다.

따라서 이 코드를 실행하면 Google Colab 환경에서 RAPIDS AI를 사용할 수 있게 됩니다.