thundergbm
ThunderGBM: Fast GBDTs and Random Forests on GPUs
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- machine.conf
- test_dataset.txt
- test_dataset.txt.group
- default.css
- lang-logo-tgbm.png
- overall.png
- tgbm-logo.png
- conf.py
- faq.md
- how-to.md
- index.md
- make.bat
- Makefile
- parameters.md
- README.md
- requirements.txt
- exact_tree_builder.h
- function_builder.h
- hist_tree_builder.h
- hist_tree_builder_single.h
- shard.h
- tree_builder.h
- metric.h
- multiclass_metric.h
- pointwise_metric.h
- ranking_metric.h
- multiclass_obj.h
- objective_function.h
- ranking_obj.h
- regression_obj.h
- cub_wrapper.h
- device_lambda.cuh
- log.h
- multi_device.h
- booster.h
- common.h
- config.h.in
- dataset.h
- hist_cut.h
- ins_stat.h
- parser.h
- predictor.h
- quantile_sketch.h
- row_sampler.h
- sparse_columns.h
- syncarray.h
- syncmem.h
- trainer.h
- tree.h
- __init__.py
- base_model.py
- catboost_model.py
- datasets.py
- lightgbm_model.py
- thundergbm_model.py
- xgboost_model.py
- __init__.py
- data_utils.py
- file_utils.py
- convert_dataset_plk.py
- experiments.py
- README.md
- run_exp.sh
- thundergbm-0.3.12-py2-none-win_amd64.whl
- thundergbm-0.3.12-py3-none-win_amd64.whl
- thundergbm-0.3.16-py3-none-any.whl
- thundergbm-0.3.4-py3-none-win_amd64.whl
- classification_demo.py
- ranking_demo.py
- regression_demo.py
- __init__.py
- thundergbm.py
- LICENSE
- README.md
- requirements.txt
- setup.py
- gbm.R
- README.md
- CMakeLists.txt
- googletest
- test_csr2csc.cpp
- test_cub_wrapper.cu
- test_dataset.cpp
- test_for_refactor.cpp
- test_gbdt.cpp
- test_get_cut_point.cpp
- test_gradient.cu
- test_main.cpp
- test_metrics.cpp
- test_parser.cpp
- test_synarray.cpp
- test_synmem.cpp
- test_tree.cpp
- exact_tree_builder.cu
- function_builder.cu
- hist_tree_builder.cu
- hist_tree_builder_single.cu
- shard.cu
- tree_builder.cu
- metric.cu
- multiclass_metric.cu
- pointwise_metric.cu
- rank_metric.cpp
- multiclass_obj.cu
- objective_function.cu
- ranking_obj.cpp
- common.cpp
- log.cpp
- CMakeLists.txt
- dataset.cpp
- gbm_R_interface.cpp
- hist_cut.cu
- parser.cpp
- predictor.cu
- quantile_sketch.cpp
- row_sampler.cu
- scikit_tgbm.cpp
- sparse_columns.cu
- syncmem.cpp
- thundergbm_predict.cpp
- thundergbm_train.cpp
- trainer.cu
- tree.cu
- .gitignore
- .gitmodules
- CMakeLists.txt
- cub
- LICENSE
- README.md
- thundergbm-full.pdf
🚀 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/Xtra-Computing/thundergbm
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd thundergbm
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. CMake
보통 추천사전 준비물
mkdir build && cd build && cmake .. && make -j
빌드 결과물을 담을 폴더를 만들고 그 안으로 이동합니다.
build 폴더 안에 실행 파일이 생성됐는지 확인하고, 직접 실행해보세요 (예: ./build/앱이름).
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
* `pip install thundergbm`
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
* `pip install thundergbm-0.3.4-py3-none-win_amd64.whl`
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
4. Make
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
cd docs
이 프로젝트의 관련 파일이 하위 폴더 안에 있어서, 먼저 그 폴더로 이동합니다.
make
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.
// repository documentation
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