Python XGBoost型号：在GPU上训练，在CPU上运行，不分配GPU RAM

如何在不分配任何GPU RAM的情况下，在GPU上训练XGBoost模型，但在CPU上运行预测

我的情况是：我用Python创建一个XGBoot模型（

tree\u method='gpu\u hist'

），使用

predictor='cpu\u predictor'

，然后在gpu上训练它，然后保存（pickle）到磁盘，然后从磁盘读取模型，然后使用它进行预测

我的问题是：一旦模型开始进行预测，即使我在CPU上运行它，它仍然会分配少量的GPU RAM（大约289MB）。这是一个问题，原因如下：

• 我运行模型的多个副本来并行化预测，如果运行太多，预测过程就会崩溃
• 如果我同时在同一台机器上运行预测，我不能使用GPU来训练其他模型

那么，如何告诉XGBoost不分配任何GPU RAM，而只使用CPU和常规RAM进行预测呢

非常感谢你的帮助