GOSIM Paris 2026 已圆满结束
感谢所有参会者、演讲嘉宾和赞助商,让本次活动精彩纷呈!
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TabICLv2: A Better, Faster, Scalable, and Open Tabular Foundation Model
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Python on GPUs: Speeding Up Machine Learning
Own Your Data Workshop
The Adoption of the Python Array API in scikit-learn
日期
5月5日
时间
14:20 - 14:40
地点
Open Stage
Python Array API 是一个受 NumPy 自身 API 启发的标准 API,正在被数组生产库(如 NumPy、PyTorch、CuPy、JAX、DPNP)和数组消费库(如 SciPy 和 scikit-learn)逐步采用。一旦被采用,它将允许 scikit-learn 利用支持输入数组的库的硬件加速支持(例如 GPU 支持),而不是总是试图将这些数组转换为 NumPy 并在 CPU 上运行计算。
在本次演讲中,我们将从技术角度和开源贡献动态角度概述该标准在 scikit-learn 库中的采用情况,然后通过一些示例流水线展示其性能影响。
演讲嘉宾
Stefanie Senger
Open Source Developer, Probabl
Olivier Grisel
Software engineer, Probabl & scikit-learn