Data Science mit GPUs beschleunigen

1. Welchen wesentlichen Vorteil bietet die Verwendung von cudf.pandas in Ihrem Data-Science-Workflow?

   Es bietet neue Pandas-Funktionen, die in Standard-Pandas nicht verfügbar sind.

   Pandas-Vorgänge werden automatisch auf der GPU beschleunigt, ohne dass Änderungen am Code erforderlich sind.

   Dadurch wird die Arbeitsspeicherbelegung von Pandas-DataFrames reduziert.

   Es ermöglicht verteiltes Computing auf mehreren Computern.

2. Welche Laufzeitumgebung in Google Cloud wird für Teams empfohlen, die eine schnelle Einrichtung, Benutzerfreundlichkeit und sichere Zusammenarbeit für Data-Science-Workflows mit Notebooks wünschen?

   Compute Engine

   Vertex AI Workbench

   Colab Enterprise

   Cloud Functions

3. Was können Sie im Zusammenhang mit GPU-beschleunigtem maschinellem Lernen mit den Profilern cuml.accel identifizieren?

   Speicherlecks in Ihrem Python-Code

   Probleme mit der Netzwerklatenz

   CPU-Fallbacks und Leistungsengpässe

   Syntaxfehler im Notebook

4. Welche der folgenden Aussagen ist eine Best Practice für die Verwendung von GPU-Beschleunigung für maschinelles Lernen?

   Immer GPU für Datasets jeder Größe verwenden

   CSV-Format für schnelles Laden von Daten verwenden

   Parquet-Format verwenden und vektorisierte Vorgänge bevorzugen

   Daten zeilenweise verarbeiten, um maximale Kontrolle zu haben

5. Welchen Parameter sollten Sie in XGBoost festlegen, um die GPU-Beschleunigung zu aktivieren?

   gpu=True

   accelerator='gpu'

   device='cuda'

   use_gpu=1

6. Was ist der Hauptvorteil der Verwendung von cuML-Schätzern (z.B. cuml.ensemble.RandomForestClassifier) gegenüber ihren scikit-learn-Entsprechungen?

   Sie unterstützen mehr Hyperparameteroptionen als scikit-learn.

   Sie trainieren Modelle auf der GPU, wodurch die Anpassungs- und Vorhersagezeiten bei großen Datasets erheblich verkürzt werden.

   Sie führen vor dem Training automatisch Feature Engineering durch.

   Sie machen die Hyperparameter-Abstimmung überflüssig.

7. Was ist ein wichtiger Vorteil der direkten Übergabe von cuDF-Daten an xgb.train() oder XGBClassifier.fit(), wenn GPU-beschleunigtes XGBoost mit cuDF-DataFrames verwendet wird?

   Die Lernrate wird automatisch angepasst.

   Dadurch werden kostspielige Datenübertragungen zwischen GPU- und CPU-Arbeitsspeicher vermieden.

   Standardmäßig wird das Training auf mehreren GPUs ermöglicht.

   Kategoriale Merkmale werden automatisch in numerische Merkmale umgewandelt.

8. Was ermöglicht das Modul cuml.accel bei der Arbeit mit scikit-learn-Code?

   scikit-learn-Modelle automatisch in das ONNX-Format konvertieren

   Vorhandenen scikit-learn-Code mit minimalen oder gar keinen Codeänderungen auf der GPU ausführen

   scikit-learn-Training auf mehrere CPU-Knoten verteilen

   Automatisch den besten Algorithmus für Ihr Dataset auswählen

9. Sowohl cuml.accel.profile als auch cuml.accel.line_profile sind Möglichkeiten, Ihren GPU-beschleunigten scikit-learn-Code zu profilieren. Welche der folgenden Methoden sind gültig, um sie aufzurufen?

   Fügen Sie %%cuml.accel.profile oben in eine Notebookzelle ein.

   Fügen Sie oben in einer Notebookzelle %%cuml.accel.line_profile ein.

   python -m cuml.accel --profile your_code.py

   python -m cuml.accel --line-profile your_code.py

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