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Voraussetzungen und Systemempfehlungen
Für die Verwendung von Meridian ist Python 3.11 oder 3.12 erforderlich.
Wir empfehlen außerdem mindestens eine GPU.
Installieren
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die neueste Version von Meridian automatisch von PyPI zu installieren.
Linux (GPU)
python3-mpipinstall--upgrade'google-meridian[and-cuda]'# Verify the installation:python3-c"import meridian; print(meridian.__version__)"
macOS
python3-mpipinstall--upgrade'google-meridian'# Verify the installation:python3-c"import meridian; print(meridian.__version__)"
CPU
python3-mpipinstall--upgrade'google-meridian'# Verify the installation:python3-c"import meridian; print(meridian.__version__)"
Neueste
python3-mpipinstall--upgradegit+https://github.com/google/meridian.git
# Verify the installation:python3-c"import meridian; print(meridian.__version__)"
Meridian-Bibliothek verwenden
Mit dem Colab für den Einstieg können Sie den Meridian-Code programmatisch mit Beispieldaten ausführen.
Das Meridian-Modell verwendet einen ganzheitlichen MCMC-Ansatz für die Stichprobenerhebung namens No-U-Turn Sampler (NUTS), der rechenintensiv sein kann. Dazu wurde die GPU-Unterstützung mithilfe von Tensoren in die gesamte Bibliothek eingebunden (keine Anpassungen erforderlich). Wir empfehlen, GPUs für Ihr Meridian-Modell zu verwenden, um Optimierungsergebnisse in Echtzeit zu erhalten und die Trainingszeit erheblich zu verkürzen.
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 2025-07-29 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eMeridian requires Python 3.11 or 3.12 to operate.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt is recommended to use at least 1 GPU for optimal performance, with testing performed on V100 and T4 GPUs with 16 GB of RAM.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMeridian can be installed using the command: \u003ccode\u003epip install --upgrade google-meridian\u003c/code\u003e.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMeridian utilizes a compute-intensive No U Turn Sampler (NUTS) approach, and leveraging GPUs is advised to speed up optimization and reduce training times.\u003c/p\u003e\n"]]],["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"],null,["# Install Meridian\n\nPrerequisites and system recommendations\n----------------------------------------\n\nPython 3.11 or 3.12 is required to use Meridian.\n\nWe also recommend using a minimum of 1 GPU.\n| **Note:** This project has been tested on V100 and T4 GPU using 16 GB of RAM.\n\nInstall\n-------\n\nTo install Meridian, run the following command to automatically install the most\nrecent published version from PyPI. \n\n### Linux (GPU)\n\n**Note:** CUDA toolchain and a compatible GPU device is necessary for `[and-cuda]` extra to activate. For CPU-only environment, see: \"CPU\". \n\n python3 -m pip install --upgrade 'google-meridian[and-cuda]'\n # Verify the installation:\n python3 -c \"import meridian; print(meridian.__version__)\"\n\n### macOS\n\n**Note:** There is no official GPU support for macOS. \n\n python3 -m pip install --upgrade 'google-meridian'\n # Verify the installation:\n python3 -c \"import meridian; print(meridian.__version__)\"\n\n### CPU\n\n python3 -m pip install --upgrade 'google-meridian'\n # Verify the installation:\n python3 -c \"import meridian; print(meridian.__version__)\"\n\n### Latest\n\n python3 -m pip install --upgrade git+https://github.com/google/meridian.git\n # Verify the installation:\n python3 -c \"import meridian; print(meridian.__version__)\"\n\nHow to use the Meridian library\n-------------------------------\n\nYou can run the Meridian code programmatically using sample data with\nthe [Getting started colab](/meridian/notebook/meridian-getting-started).\n\nThe Meridian model uses a holistic MCMC sampling approach called\n[No U Turn Sampler (NUTS)](https://www.tensorflow.org/probability/api_docs/python/tfp/experimental/mcmc/NoUTurnSampler)\nwhich can be compute intensive. To help with this, GPU support has been\ndeveloped across the library (out-of-the-box) using tensors. We recommend\nrunning your Meridian model on GPUs to get real time optimization results and\nsignificantly reduce training time."]]
