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cuml ist eine GPU-beschleunigte Machine-Learning-Bibliothek und ein Framework, das CUDA nutzt, um die Vorverarbeitung tabellarischer Daten und die Modellausführung zu beschleunigen. Es bietet eine Suite von Tools zum Trainieren und Bereitstellen von Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Modellen auf NVIDIA-GPUs und GPU-Clustern. Die Bibliothek ist auf Skalierbarkeit ausgelegt und bietet eine verteilte GPU-Machine-Learning-Umgebung, die Berechnungen und Daten über mehrere Hardware-Beschleuniger und Knoten hinweg verteilen kann, um Datensätze zu verarbeiten, die den Speicher eines einzelnen Geräts überschreiten. Sie spiegelt Standard-Estimator-Schnittstellen wider, um den Austausch von CPU-basierten Modellen durch GPU-beschleunigte Versionen innerhalb bestehender Workflows zu ermöglichen. Das Projekt deckt ein breites Spektrum an Machine-Learning-Funktionen ab, einschließlich überwachtem Lernen, unüberwachtem Clustering, Nearest-Neighbor-Suche und hochdimensionaler Dimensionsreduktion. Es enthält zudem hardwarebeschleunigte Vorverarbeitung tabellarischer Daten für Feature-Skalierung und -Kodierung, Text-Feature-Extraktion, Zeitreihenanalyse und Erklärbarkeit von Modellvorhersagen. Unterstützende Hilfsmittel umfassen Tools zur Generierung synthetischer Datensätze, zur Serialisierung des Modellzustands und zur Berechnung von Modell-Performance-Metriken.

Hummingbird compiles trained ML models into tensor computation for faster inference.