microsoft/hummingbird

これは何？

主な機能

• 01scikit-learnの決定木やランダムフォレスト、LightGBM、XGBoostのモデルを変換
• 02PyTorch、TorchScript、ONNX、TVMのバックエンドに対応
• 03変換済みモデル向けにscikit-learn形式のpredict APIを提供
• 04model.to('cuda')などを使い、CPUまたはGPUで予測を実行
• 05変換済みモデルの保存と読み込みに対応

ユースケース

• 学習済みランダムフォレストのバッチ推論をGPUで高速化
• PyTorchベースの単一の配信スタックで、古典的なMLモデルとニューラルネットワークを併せてデプロイ
• 木ベースのモデルをONNXまたはTVMにエクスポートし、Python以外の環境で実行

クイックスタート

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   pytorch.org から、お使いのプラットフォーム向けの PyTorch（バージョン 1.6.0 以降）をインストールします

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   pip から Hummingbird をインストールします

   python -m pip install hummingbird-ml
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   hummingbird.ml をインポートした後、convert(model, 'pytorch') で学習済みの scikit-learn モデルを変換します

使う前に知っておきたいこと

• !Hummingbird を使用する前に、PyTorch を別途インストールする必要があります。
• !TVM バックエンドは Python 3.10 でのみ動作します。
• !対応しているのは、scikit-learn、LightGBM、XGBoost のモデルと特徴量変換器の一部であり、すべてではありません。

収録されている特集

トピック

よくある質問

hummingbird とは？

学習済みのscikit-learn、LightGBM、XGBoostモデルをテンソル演算に変換し、PyTorch、TorchScript、ONNX、TVMで推論を実行できるPythonライブラリです。 Hummingbirdは、従来型の機械学習モデルをテンソル演算に変換し、ニューラルネットワーク向けのフレームワークで実行できるようにします。scikit-learnの決定木やランダムフォレスト、LightGBMやXGBoostの分類器・回帰器を、モデルを書き換えることなくPyTorch、TorchScript、ONNX、TVM向けに変換できます。

hummingbird は無料で使えますか？ライセンスは？

hummingbird は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

hummingbird は今もメンテナンスされていますか？

半年以内に更新あり。hummingbird の最終コミットは 2026年9月14日 です。

hummingbird は何に使えますか？

学習済みランダムフォレストのバッチ推論をGPUで高速化 PyTorchベースの単一の配信スタックで、古典的なMLモデルとニューラルネットワークを併せてデプロイ 木ベースのモデルをONNXまたはTVMにエクスポートし、Python以外の環境で実行

hummingbird のインストール方法は？

pytorch.org から、お使いのプラットフォーム向けの PyTorch（バージョン 1.6.0 以降）をインストールします pip から Hummingbird をインストールします: python -m pip install hummingbird-ml hummingbird.ml をインポートした後、convert(model, 'pytorch') で学習済みの scikit-learn モデルを変換します

hummingbird はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/microsoft/hummingbird