PycaretをGoogleColabのGPUで動作させる（Tips)

pycaretでもGPUを使えるようなので、試してみました。

Training on GPU

To train models on the GPU, simply pass use_gpu = True in the setup function. There is no change in the use of the API; however, in some cases, additional libraries have to be installed. The following models can be trained on GPUs:

• Extreme Gradient Boosting
• Catboost
• Light Gradient Boosting Machine requires GPU specific installation
• Logistic Regression, Ridge Classifier, Random Forest, K Neighbors Classifier, K Neighbors Regressor, Support Vector Machine, Linear Regression, Ridge Regression, Lasso Regression requires cuML >= 0.15

https://pycaret.gitbook.io/docs/get-started/installation#training-on-gpu

lightGBMは特別なインストールが必要だということです。

Pycaret on Google Colab (T4)

まず、GoogleColabのランタイムをGPUに変更します。

インストールされているlighgbmは一旦削除し、CUDAが使えるようにビルドし直します。

#既存のlightgbmをアンインストール
!pip uninstall lightgbm --yes

#再構築
!pip install lightgbm \
    --no-binary lightgbm \
    --no-cache lightgbm \
    --config-settings=cmake.define.USE_CUDA=ON

利用するには、setup（）時にuse_gpuオプションを使います。

from pycaret.classification import *

clf = setup(train, target='target_val', session_id=123, use_gpu=True)

これで、gpuを使った学習ができるようになります。