Vous pouvez exécuter le code Meridian de manière programmatique à l'aide d'exemples de données avec le colab de démarrage.
Le modèle Meridian utilise une approche d'échantillonnage MCMC holistique appelée No U-Turn Sampler (NUTS), qui peut nécessiter de nombreux calculs. Pour vous aider, la compatibilité avec le GPU a été développée dans la bibliothèque (prête à l'emploi) à l'aide de tenseurs. Nous vous recommandons d'exécuter votre modèle Meridian sur des GPU pour obtenir des résultats d'optimisation en temps réel et réduire considérablement le temps d'entraînement.
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Dernière mise à jour le 2026/05/14 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2026/05/14 (UTC)."],[],["Meridian requires Python 3.11 or 3.12 and recommends at least 1 GPU (V100 or T4 with 16GB RAM tested). Installation via `pip` uses: `python3 -m pip install --upgrade 'google-meridian[and-cuda]'` (Linux/GPU), `google-meridian` (macOS/CPU). CPU-only install also uses `google-meridian`. To verify the install, run: `python3 -c \"import meridian; print(meridian.__version__)\"`. The library, which uses No U-Turn Sampler, is compute-intensive, thus GPU usage is recommended for real-time optimization and faster training.\n"]]