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本繁體中文版使用機器翻譯，譯文僅供參考，若與英文版本牴觸，應以英文版本為準。

用於資料處理和模型訓練的程式庫

貢獻者
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下表列出用來建置此工作的程式庫和架構。所有這些元件均已與Azure的角色型存取與安全控管功能完全整合。

程式庫/架構 說明

dask cuML

若要讓ML在GPU上運作、請使用 "CUML程式庫" 提供使用dask存取水流立方ML套件的功能。藉由以GPU為基礎的高效能實作、讓您在處理CPU的基礎上、能夠以高達100倍的速度加速、藉由使用NetApp的功能來實作熱門的ML演算法、包括叢集、維度減量及回歸方法。

dask coudf

CUDF包含多種其他功能、可支援GPU加速擷取、轉換、負載（ETL）、例如資料子設定、轉換、單一熱編碼等。水流團隊維持 "dAsk擁抱程式庫" 這包括使用dask和cuDF的輔助程式方法。

科學套件學習

SciPKit學習提供數十種內建的機器學習演算法和模型、稱為評估工具。每個 "預估工具" 可搭配使用的部分資料 "適合" 方法。

我們使用兩部筆記型電腦來建構ML管線進行比較、其中一部是傳統的「大大管」學習方法、另一部則是以「急水流」和「dask」進行分散式訓練。每一部筆記型電腦均可個別測試、以瞭解其在時間與擴充方面的效能表現。我們會個別介紹每一部筆記型電腦、以展示使用「水流」和「dask」進行分散式訓練的優點。