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概要

在大数据和机器学习的时代，高效的数据处理和模型训练变得尤为重要。传统的 CPU 计算方式在处理大规模数据时往往显得力不从心，而 GPU 的并行计算能力为此提供了一种解决方案。cuml 是 RAPIDS AI 项目的一部分，它提供了一组基于 GPU 的机器学习算法，能够极大地提升数据处理和模型训练的效率。本文将详细介绍 cuml 库，包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景，帮助全面了解并掌握该库的使用。

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安装

要使用 cuml 库，首先需要安装 CUDA 和 cuML。

以下是安装步骤：

1. 安装 CUDA：确保系统上安装了正确版本的 CUDA（建议 10.0 或以上）。可以从 NVIDIA 官网 下载并安装 CUDA Toolkit。

2. 安装 cuML：可以通过 conda 或 pip 安装 cuml 库。推荐使用 conda 进行安装，因为它会自动处理依赖项。

conda install -c rapidsai -c nvidia -c conda-forge cuml=21.06 python=3.8 cudatoolkit=11.0

安装完成后，可以通