miniconda環境でのRAPIDS（cudf他）のインストールに失敗してしまう。
psndasで処理をしているプログラムの高速化のため、datatframe型をGPUに渡した処理ができるとのうわさを聞いて
NVIDEAが提供しているRAPIDSなるものを試したいのですが、インストール段階で詰まっています。
解決方法・情報等ありましたらを教えて下さい。
Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://pypi.nvidia.com
Collecting cudf-cu11
Using cached cudf-cu11-23.8.0.tar.gz (6.8 kB)
Preparing metadata (setup.py) ... error
error: subprocess-exited-with-error
× python setup.py egg_info did not run successfully.
│ exit code: 1
╰─> [16 lines of output]
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 2, in <module>
File "<pip-setuptools-caller>", line 34, in <module>
File "C:\Users\007848\AppData\Local\Temp\pip-install-1qrlpaqc\cudf-cu11_913098a2fffe41f69f7f7207e3c38670\setup.py", line 137, in <module>
raise RuntimeError(open("ERROR.txt", "r").read())
RuntimeError:
###########################################################################################
The package you are trying to install is only a placeholder project on PyPI.org repository.
This package is hosted on NVIDIA Python Package Index.
This package can be installed as:
```
$ pip install --extra-index-url https://pypi.nvidia.com cudf-cu11
```
###########################################################################################
[end of output]
note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
error: metadata-generation-failed
× Encountered error while generating package metadata.
╰─> See above for output.
note: This is an issue with the package mentioned above, not pip.
hint: See above for details.
pip --trusted-host pypi.nvidia.com --trusted-host pypi.org install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cudf-cu11
conda 23.7.3
Python 3.10.0
cuda 11.8
NVIDEAドライバ 522.06
conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cudf=23.10 python=3.10 cuda-version=11.8
上記も試しましたが、cudfが見つかりませんというようなエラー文のためpipでのインストールで行こうと考えています。
・Pythonバージョン：3.10.12 → 3.10.0 ×
どういう経緯でそうなってるのか分かりませんが、インストール方法は公式ドキュメント https://docs.rapids.ai/ に記載があります。そちら済んでるのでしょうか。
pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cudf-cu11 dask-cudf-cu11 cuml-cu11 cugraph-cu11 cuspatial-cu11 cuproj-cu11 cuxfilter-cu11 cucim
Google colabが似た環境でしたので、そちらで試したところ上記のエラーはありません。
（念のためにvenvしたほうがよいかもしれません）
@you_0421
Questionerご回答ありがとうございます。
公式ドキュメントは一通り目を通したつもりです。記載が漏れていて申し訳ありません。
公式ドキュメントに従って環境を整えて試したはずですが、質問のエラー文の通りインストールに失敗してしまいます。
pip installと--extra～の間の
--trusted-host pypi.nvidia.com
ですが、接続エラーを吐くためこれを入れて回避しています。
pip, setuptools, wheelは最新版にアップデート済みでしょうか。
System Requirementsを見落としてましたが
Windows 11 using a WSL2 specific install
とあるので、WSL2が使えるならそっちで試した方が良いかもしれません。
@you_0421
Questionerご返信ありがとうございます。
pip,setuptools,wheelは最新バージョンでした。
WSL2というのは、仮想OSという認識であっていますか。
もし仮想OSならば、現在の私の組織のルール上導入が厳しいので、試すことは厳しいかもしれません。
WSL2については調べてください。
現状システム要件を満たせないのでRAPIDSを扱うのは難しいと思われます。
datatframe型をGPUに渡した処理ができるとのうわさを聞いて
残念ながらうわさでは？
miniconda環境からanaconda環境で実行
pandas、からpolarsへ移管
polarsもminiconda環境ではダメかも。
の対策でしょうか？
断然、用途限定ではnumpyが最速のようです。
