Введение
Теперь, когда вы получили общее представление о графических процессорах и их необходимости в науке о данных, а также о важности таких технологий, как RAPIDS, мы покажем вам, как настроить RAPIDS в Linux (Ubuntu 20.4). Давайте начнем.
Установка набора инструментов CUDA
· Чтобы загрузить инструментарий CUDA, нажмите здесь. Далее выберите следующие параметры:
Операционная система: Linux | Архитектура: x86_64 | Распространение: Ubuntu |
Версия: 20.4 |Установщик: deb (сеть)
· Вы получите все команды для установки CUDA на Ubuntu 20.4, как показано ниже:
Установка дистрибутива Anaconda
· Чтобы загрузить инструментарий anaconda, нажмите здесь.
· Если у вас возникли проблемы при загрузке инструментария, обратитесь к инструкциям по использованию альтернативного источника.
· Следуйте инструкциям на экранах установщика.
· Если вы не уверены в каком-либо параметре, примите значения по умолчанию. Вы можете изменить их позже.
· Чтобы изменения вступили в силу, закройте и снова откройте окно терминала.
· Проверьте установку в окне терминала или в Anaconda Prompt, запустите команду conda list.
· Список установленных пакетов появляется, если они были установлены правильно.
Установка MySQL
Чтобы установить MySQL в Ubuntu, выполните следующие команды:
sudo apt install libmysqlclient-dev sudo apt install mysql-server
Установка RAPIDS
Во-первых, создайте новую виртуальную среду, используя следующие команды:
cd rapids conda env create -f environment.yml -n MY_ENV_NAME conda activate MY_ENV_NAME
Чтобы установить RAPIDS, выполните в терминале следующую команду:
conda install -c rapidsai rapids conda install -c conda-forge blaze conda install -c rapidsai rapids-blazing
Выполнение этого шага может занять несколько минут, особенно если у вас менее 3 ГБ оперативной памяти или пакетов, которые необходимо скомпилировать из исходного кода. Пожалуйста, наберитесь терпения и дайте ему пройти до завершения. А пока можно выпить чашечку кофе/чая.
· Примечание. cuDF поддерживается только в Linux и с Python версии 3.7 и выше.
· Наконец, импортируйте любую библиотеку RAPIDS или запустите блокнот Jupyter.
· Вот и все, ребята!
