NVAITC SAMP JP RAPIDS Workshop

このリポジトリには、NVIDIA AI Technogloy Center(NVAITC)JapanのStudent Ambassador ProgramのRAPIDSワークショップのリソースが含まれています。

本ワークショップで取り扱うRAPIDSのツール

本ワークショップで扱うテーマは上記の赤枠の部分になります。

Workshop Agenda

アジェンダ（開催日時：2024/2/27）

• 1. オープニング
• 2. XGBoostとは～ネコでもわかる解説～
• 3. ハンズオンの概要説明
• 4. ハンズオン実施
• 5. （事例紹介）cuMLの実装例について
• 6. クロージング

インストールとセットアップのガイド

ソフトウェアの要件

プログラミング言語：Python
フレームワークおよびライブラリ:

• Python: 3.8
• LINUX_VERSION: ubuntu18.04
• CUDA_VERSION: 11.0
• RAPIDS: 22.08
• ベースイメージ: rapidsai/rapidsai
• 依存性

  - cuxfilter=22.08.00
  - dash=2.5.1
  - dash-html-components=2.0.0
  - dash-core-components=2.0.0
  - dash-daq=0.5.0
  - dash-bootstrap-components=1.2.0

そのほかの情報については，Dockerfile，environtemnt_for_docker.ymlを参照してください。

ハードウェアの要件

• CUDA: 11.0
• NVIDIA driver: 450.236.01

セットアップガイド

Docker

docker build -t rapids_workshop .
docker run --gpus all rapids_workshop

docker imageのリンクはこちら

データのダウンロード

下記のリンクからダウンロードしてください。

• ハンズオン:House Rent Prediction Dataset
• 事例紹介:HR Analytics: Job Change of Data Scientists
  • train data
  • test answer

Collaborators

• 上野孝⽃(Shiga Universtiy)
• 嘉悦里奈子(Shiga Universtiy)
• 小倉和己(Shiga University)
• 徳永⼀輝(Shiga University)
• Vincent Gong(NVIDIA)

License

• Apache 2.0 (same as RAPIDS)