gpu—加速資料科學工作流程
gpu-accelerate your data science workflows
傳統上，資料科學工作流程是緩慢而繁瑣的，依賴於cpu來載入、過濾和運算元據，訓練和部署模型。gpu大大降低了基礎設施成本，並為使用rapids的端到端資料科學工作流提供了卓越的效能™ 開源軟體庫。gpu加速資料科學在膝上型電腦、資料中心、邊緣和雲端隨處可見。
apachespark3.0是gpu加速的rapids
apachespark3.0是spark的第乙個版本，它為分析和人工智慧工作負載提供了完全整合和無縫的gpu加速。利用本地或雲端的gpu開發spark 3.0的強大功能，而無需更改**。gpu的突破性效能使企業和研究人員能夠更頻繁地訓練更大的模型，最終用ai的力量釋放大資料的價值。
英偉達gpu xgboost訓練
gpu加速的xgboost在單節點和分布式部署中為世界領先的機器學習演算法帶來了改變遊戲規則的效能。與cpu相比，資料科學團隊的訓練速度要快得多，因此他們可以處理更大的資料集、更快地迭代和優化模型，從而最大限度地提高**精度和業務價值。
rapids：資料科學圖書館套件
rapids基於nvidia cuda-x人工智慧，利用了超過15年的nvidia®cuda®開發和機器學習專業知識。它是一款功能強大的軟體，可以在nvidia gpus中完全執行端到端的資料科學訓練管道，將訓練時間從幾天縮短到幾分鐘。
資料從根本上改變了公司開展業務的方式，推動了對資料科學家的需求，並增加了工作流程的複雜性。借助nvidia支援的資料科學工作站，獲得將大量資料轉化為見解並創造出色客戶體驗所需的效能。由領先的工作站提供商構建，將quadro rtx gpu的功能與加速的cuda-x ai資料科學軟體相結合，以提供用於資料科學的新型全整合台式電腦和移動工作站。
由quadro rtx gpu驅動的工作站將rtx的強大功能帶入您的資料科學工作流程。在台式電腦上獲得多達96 gb的超高速本地記憶體，在膝上型電腦上獲得高達24 gb的超高速本地記憶體，以便從任何地方處理最大的資料集和計算密集型工作負載。利用最新的光線跟蹤技術實現高效能的本地視覺化，並配置遠端訪問以實現最大的靈活性。借助quadro rtx，您可以使用工作站來確保最高程度的相容性，支援和可靠性，從而最大限度地提高生產率，縮短洞察時間並降低資料科學專案的成本。
基於nvidia的資料科學工作站配有基於nvidia cuda-x ai構建的經過全面測試和優化的資料科學軟體堆疊。該堆疊具有rapids資料處理和機器學習庫，nvidia優化的xgboost，tensorflow，pytorch和其他領先的資料科學軟體，可為企業提供加速的工作流程，以加快資料準備，模型訓練和資料視覺化。
nvidia驅動的資料科學工作站將quadro rtx gpu的功能與rapids的加速功能結合在一起，以減少培訓時間並提供最快的資料科學途徑。
nvidia triton inference server（以前稱為tensorrt inference server）是一種開源軟體，可簡化生產中深度學習模型的部署。triton inference server使團隊可以從任何基於gpu或cpu的基礎架構上的本地儲存，google cloud platform或aws s3的任何框架（tensorflow，pytorch，tensorrt plan，caffe，mxnet或自定義）部署經過訓練的ai模型。它可以在單個gpu上同時執行多個模型，以最大限度地提高利用率，並與kubernetes整合以進行編排，指標和自動縮放。
通過乙個統一的架構，可以訓練每個深度學習框架上的神經網路，並使用nvidia tensorrt對其進行優化，然後將其部署為在邊緣進行實時推理。借助nvidia dgx ™系統，nvidia tensor core gpu，nvidia jetson ™
和nvidia drive ™
，nvidia提供了端到端，完全可擴充套件的深度學習平台。
為了使伺服器保持最高生產率，資料中心經理必須在效能和效率之間進行權衡。一台nvidia t4伺服器可以代替多台商用cpu伺服器來進行深度學習推理應用程式和服務，從而降低能源需求並節省購置成本和運營成本。
資料科學 機器學習工作流程
構建機器學習應用程式在許多方面與標準工程正規化相似，但在乙個關鍵方面有所不同 需要將資料作為原材料來使用。資料專案的成功在很大程度上取決於您所獲取資料的質量以及處理方式。並且由於處理資料屬於資料科學領域，因此有助於理解資料科學工作流程 該過程按以下順序進行以下六個步驟 採集，檢查和探索，清理和準備，...
資料科學 機器學習的工作流程
摘要 理解資料科學的工作流程，有助於我們合理有序地把控相關專案的開展。常見的整個過程包括 獲取，檢查和探索，清理和準備，建模，評估和最後的部署。機器學習應用中的資料，可以來自不同的資料來源，它可能是通過電子郵件傳送csv檔案，也可能是從伺服器中拉取的日誌，或者它可能需要構建自己的web爬蟲。資料可能...
Python在資料科學，工作方面需要技能有哪些？
python在資料科學，機器學習，深度學習工作方面需要的十大技能有哪些？來，看過來，我帶你了解.1.從檔案或 讀取資料 2.把資料寫入檔案或 3.了解各種資料型別data types 4.會編寫函式 5.資料清洗 numpy pandas 6.資料視覺化 matplotlib seaborn 7.機...