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MarkTechPost • 13일 전
NVIDIA cuML·RAPIDS로 GPU 머신러닝 워크플로우 구현하기
IMP 6/10
핵심 요약
NVIDIA cuML과 RAPIDS를 활용해 머신러닝 워크플로우를 GPU로 가속하는 실무 튜토리얼입니다. cuml.accel을 이용한 무코드(코드 수정 없는) scikit-learn 가속, 주요 ML 알고리즘 벤치마킹, UMAP·HDBSCAN 기반 매니폴드 학습과 클러스터링, FIL을 통한 트리 모델 추론, GPU 가속 SHAP 기반 모델 설명성까지 전 과정을 다룹니다. 기존 scikit-learn 코드를 거의 그대로 두고 GPU 성능을 얻을 수 있다는 점에서 실무자에게 유용합니다.
번역된 본문
이 실무 튜토리얼은 NVIDIA cuML과 RAPIDS를 사용하여 머신러닝 워크플로우를 구축하고 가속하는 방법을 보여줍니다. GPU 환경 설정, cuml.accel을 활용한 코드 수정 없는(zero-code) scikit-learn 가속, 주요 머신러닝 알고리즘에 걸친 성능 벤치마킹, UMAP과 HDBSCAN을 이용한 매니폴드 학습(manifold learning), FIL(Forest Inference Library)을 통한 트리 모델 추론, 그리고 GPU 가속 SHAP을 활용한 모델 설명성(explainability)까지 다룹니다.
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원문 보기 (영어)
This practical tutorial demonstrates how to build and accelerate machine learning workflows using NVIDIA cuML and RAPIDS. It covers GPU environment setup, zero-code scikit-learn acceleration with cuml.accel, performance benchmarking across key ML algorithms, manifold learning with UMAP and HDBSCAN, tree-model inference with FIL, and model explainability using GPU-accelerated SHAP
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