恒源云_云GPU服务器如何使用LightGBM（）运维算法人工智能

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原文地址 | LightGBM
新的一年，祝大家虎年大吉，虎虎生威～
今天是新年开工第一天，就简单的给大家分享一个算法框架：LightGBM
LightGBM
LightGBM 是一个基于决策树算法的快速、分布式、高性能的框架，用于排名、分类和许多其他机器学习任务。
安装 LightGBM 支持通过 CLI、Python、R 使用。下面提供 Python 包与 CLI 的安装，编译时均加入了支持 GPU 的选项。
Python 包的编译安装：

# 安装 boost 依赖 apt-get update apt-get install libboost-dev libboost-system-dev libboost-filesystem-dev -y# 安装支持 GPU 的 Python 包 pip install lightgbm --install-option=--gpu --install-option="--opencl-include-dir=/usr/local/cuda/include/" --install-option="--opencl-library=/usr/local/cuda/lib64/libOpenCL.so"mkdir -p /etc/OpenCL/vendors echo "libnvidia-opencl.so.1" > /etc/OpenCL/vendors/nvidia.icd

命令行的编译安装：

# 安装 boost 依赖 apt-get update apt-get install libboost-dev libboost-system-dev libboost-filesystem-dev -y# 克隆 LightGBM 代码 git clone "https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/microsoft/LightGBM.git" cd LightGBM # 切换版本分支 git checkout v3.2.1 # 替换一些子模块的仓库地址为加速地址，并克隆 sed -i "s/ \(https:\/\/github.com\)/ https:\/\/mirror.ghproxy.com\/\1/" .gitmodules git submodule update --init cd external_libs/fast_double_parser sed -i "s/ \(https:\/\/github.com\)/ https:\/\/mirror.ghproxy.com\/\1/" .gitmodules git submodule update --init cd ../..# 编译安装支持 GPU 选项的命令行 mkdir build cd build cmake -DUSE_GPU=1 -DOpenCL_LIBRARY=/usr/local/cuda/lib64/libOpenCL.so -DOpenCL_INCLUDE_DIR=/usr/local/cuda/include/ .. make -j4mkdir -p /etc/OpenCL/vendors echo "libnvidia-opencl.so.1" > /etc/OpenCL/vendors/nvidia.icd# 执行命令行测试 cd .. ./lightgbm# 使用源码也可以同时安装 Python 包 cd python-package python setup.py install --gpu --opencl-include-dir=/usr/local/cuda/include/ --opencl-library=/usr/local/cuda/lib64/libOpenCL.so --no-cache