lightGBMのGPU版を使えるようにセットアップしたので
その作業メモとなります。
参考となる公式ページはこちらです。
LightGBM/python-package at master · microsoft/LightGBM · GitHub
事前に必要なもの
Visual Studio（正確にはVS build toolsの中のC/C++パッケージ？）が必要となります。
手順
基本的には、以下で述べる3つのソフトウェア(Cmake, OpenCL, Boost)が
インストールされていればpip installして完了です。
step.1 Cmakeのインストール
大半の人は64bit版windowsだと思うので、
上記のページから、Windows x64 Installerを入手してください。
cmake-3.21.0-windows-x86_64.msiみたいな感じのファイル名のやつです。
それをダウンロードしたら、実行してインストールが完了です。
(winget install だとpathが設定されないのでうまくいかない可能性。
なお、すでにpath通していれば winget upgrade Kitware.Cmake で大丈夫かと)
step.2 OpenCLのインストール
公式ページを見ていくと
とあります。
NVIDIA GPUの場合は cuda toolkit を入れればよいということみたいです。
cuda toolkitの導入はこちらの記事をご参照
step.3 Boostのインストール
以下のリンク先から、自分の環境のVisual Studioと対応した
boostのexeファイルを入手します。
(ちなみに、boostは、C/C++とかの、
標準ライブラリになる一歩手前のライブラリだったような気がします。)
Visual Studio 2015 -> msvc-14.0-64.exe
Visual Studio 2017 -> msvc-14.1-64.exe
Visual Studio 2019 -> msvc-14.2-64.exe
ダウンロードが完了したら、（警告が出るけど恐れず）実行してインストールします。
step.4 pipインストール
以上でpip installが実行可能になったかと思いますので
pip install lightgbm --install-option=--gpu
を実行すればOKです。
今回の関連図書
lightgbmといえばKaggleということで定評のあるこちらを
こちらも、もともと海外のGMの方が書かれたものの邦訳ということでおすすめです
