Linux环境下安装和使用RAPIDS平台的cudf和cuml - pip 安装方法

cuDF 和 cuML 是 RAPIDS平台 的两个核心组件,它们共同构成了RAPIDS平台的主要功能

1.linux环境下pip安装

复制代码
pip install cuml-cu12==24.6.0 --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com

安装过程中可能会提示缺少包之类的,按提示进行包的缺失安装

2.安装cuda12.X的版本

3.下面提供一个conda的安装方式,但速度可能有点慢,网络好的可以试下

rapids官网:RAPIDS | GPU Accelerated Data Science

官网安装:Installation Guide - RAPIDS Docs

复制代码
conda create -n rapids-25.06 -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia  \
    rapids=25.06 python=3.10 'cuda-version>=12.0,<=12.8'
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