利用NVIDIA cuML与RAPIDS构建机器学习工作流：GPU基准测试、可解释性、聚类与模型推理

本教程演示如何用NVIDIA cuML和RAPIDS构建并加速机器学习工作流，涵盖GPU环境配置、零代码scikit-learn加速（cuml.accel）、关键ML算法基准测试、UMAP与HDBSCAN流形学习、FIL树模型推理，以及GPU加速的SHAP可解释性分析。