問題タブ [h2o4gpu]

scikit Learn を使用してモデル (ランダム フォレスト) をトレーニングする必要があり、GPU オプションを使用して Google Colab で実行したいと考えていました。この目的で sklearn を直接使用できないことはわかっているので、Google Colab に h2o4gpu をドロップイン置換としてインストールし、モデルのすべてのパラメーターを GPU で使用するように設定しました。すべて正常に動作しているように見えますが、実際には GPU を使用していないことが Google Colab から通知されます (GPU を使用していないため、標準環境に切り替えるように求められます)。残念ながら、標準環境でモデルをトレーニングすることはできません。これは、必要なリソースが多すぎて、メモリ エラーが発生するためです。

それで、私の質問は、なぜそれが機能しないのですか? Google Colab GPU オプションを使用できるように h2o4gpu を正しく設定するにはどうすればよいですか?

大規模なデータ (200 万のトランザクション データ) でモデルを構築しようとしていますが、エラーを下回っています。進行状況バーでモデル構築が進行しておらず、しばらくするとジョブが以下のエラーで停止します。これを単一ノードと h2o で実行しています。配布されていません。これはメモリの問題に関連していることを示唆してください。たとえば、20 GB のトレーニング データがある場合、h2o にどのくらいのメモリ、ヒープ サイズを指定する必要がありますか? 完全なトレーニング フレームはすべてヒープ メモリに保存されますか?

ありがとうディープティ

h2o mojo モデルについて質問です。

GLM MOJO モデルがモデルの変数の重要性を保持していないという私の理解は正しいですか?

それとも何か足りないものがありますか？

GLM モデルから varimp/varimp_plot をクエリすると、スクリーンショットに以下のメッセージが表示されることがあります。

「警告: このモデルには変数の重要性がありません。」

これは普通ですか？それらを生成したカーネル内の同じモデルから varmp を取得します。これを理解したいだけです。

どんなリードでも大歓迎です。

h2o に mysql テーブルをインポートする必要があります。ローカルの h2o でこれを行うことができます。これは docker コンテナーで行う必要があります。

Docker ComposeまたはDockerファイルでmysql JDBC(mysqlコネクタjar)を使用するには? h2o は、driverlessAI の環境変数のみを提供しています。h2o オープンソースのメソッドまたは環境変数とは? 以下のdocker構成ファイルを使用していますが、DRIVERLESS_AI_CONFIG_FILE環境変数を選択できません。