Google ColabでCUDAが有効なLightGBM(v4.x)をインストールする(2024/09)

みなさん大変お久しぶりです。

先日LightGBMのメジャーアップデートが行われました。それに伴ってGoogle ColabでのGPU(CUDA)向けインストール方法も変更になっています。

マニュアル通りにやっても動いてくれなかったので、その辺り今回まとめたいと思います。

Google ColabでCUDA対応LightGBMをインストール

1. ランタイムをGPUに変更

忘れがちですので、しっかり変更しましょう。
（GPUのタイプは問いません。）

2. インストール済みLightGBMをアンインストール

古いLightGBMをアンインストールしましょう。

!pip uninstall lightgbm --yes

3. CUDA対応LightGBMをビルド

Google ColabのGPUはCUDAが入っており、LightGBMのCUDA版の推奨環境を満たしています。

しかし、ビルドから行わないと実行エラーが発生するので、以下のコマンドでビルド＆インストールを実行しましょう。

※結構時間がかかります。

!pip install lightgbm \
    --no-binary lightgbm \
    --no-cache lightgbm \
    --config-settings=cmake.define.USE_CUDA=ON

# ↑結構時間がかかる

4. ランタイムを再起動

インストールのログには再起動が必要とは出てきませんが、再起動しないとうまく動きません。

メニューバーの「ランタイム」→「セッションを再起動」から再起動ができます。

5. パラメタに{“device”: “cuda”}を設定

LightGBMのパラメタにCUDA実行させるためのパラメタを設定します。
{“device”: “gpu”}ではないので注意。

6. あとは実行するだけ

ランタイムの再起動後は、ビルド＆インストールのコードは実行する必要はありません。
LightGBMのインポートから、学習コードの実行まで通常通り行いましょう。

おまけ：categorical_featureでクラッシュ？

クラッシュ発生の条件が正確にはわかっていませんが、categorical_featureを設定していてランタイムがクラッシュすることがありました。

もしクラッシュする人はこの辺り気にしてみてください。

まとめ

いつもマニュアル通りでうまくインストール出来ないのはなんででしょう？

良いGPUライフを！