Ein umfassender Leitfaden für Deepseek Smallpond

Smallpond von Deepseek Ai: Ein leichtes Rahmen für die verteilte Datenverarbeitung

Aufbauend auf dem Erfolg von Deepseek R1 führt Deepseek AI Smallpond ein, einem optimierten Datenverarbeitungsrahmen, der für die effiziente Behandlung massiver Datensätze entwickelt wurde. Diese innovative Lösung kombiniert die Geschwindigkeit von Duckdb für SQL-Analysen mit den Hochleistungsverteilungsfunktionen von 3Fs und ermöglicht die Verarbeitung von Daten im Petabyte-Maßstab mit minimalem Infrastrukturaufwand. Smallpond vereinfacht die Datenverarbeitung für KI- und Big-Data-Anwendungen und beseitigt die Notwendigkeit komplexer Setups und langjähriger Dienste. In diesem Artikel werden die Funktionen, Komponenten und Anwendungen von Smallpond untersucht und einen praktischen Leitfaden für die Nutzung bieten.

Lernziele:

• Verstehen Sie Deepseek Smallpond und seine Erweiterung von Duckdb für die verteilte Verarbeitung.
• Master Smallpond -Installation, Ray -Cluster -Setup und Umgebungskonfiguration.
• Lernen Sie, Daten mit der Smallpond -API zu nehmen, zu verarbeiten und zu verzeichnen.
• Erforschen Sie praktische Anwendungen in KI -Schulungen, Finanzanalysen und Protokollverarbeitung.
• Bewerten Sie die Vorteile und Herausforderungen bei der Verwendung von Smallpond für verteilte Analysen.

(Dieser Artikel ist Teil des Data Science -Blogathons.)

Inhaltsverzeichnis:

• Was ist Deepseek Smallpond?
  • Schlüsselmerkmale
• Kernkomponenten
• Erste Schritte
  • Installation
  • Umgebungsaufbau
  • Datenaufnahme und Vorbereitung
  • API -Referenz
• Leistungsbenchmarks
• Best Practices der Leistungsoptimierung
• Skalierbarkeit
• Anwendungen
• Vor- und Nachteile
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Was ist Deepseek Smallpond?

Smallpond, ein Open-Source-Projekt, das am 28. Februar 2025 während der Open-Source-Woche von Deepseek veröffentlicht wurde, ist ein leichtes Rahmen, in dem die Leistung von Duckdb, eine leistungsstarke In-Process-analytische Datenbank, in verteilte Umgebungen ausgeht. Durch die Integration in 3Fs (Fire-Flyer-Dateisystem) bietet Smallpond eine skalierbare Lösung für Daten im Petabyte-Maßstab ohne die Komplexität herkömmlicher Big-Data-Plattformen wie Apache Spark. Es richtet sich an Dateningenieure und Wissenschaftler, die effiziente und benutzerfreundliche Tools für verteilte Analysen suchen.

(Weitere Informationen: Deepseek veröffentlicht 3FS & Smallpond Framework)

Schlüsselmerkmale:

• Hohe Leistung: Nutzt die SQL -Engine von Duckdb und 3FS hoher Durchsatz.
• Skalierbarkeit: Verarbeitet Petabyte-Maßnahmen über verteilte Knoten mit manueller Partitionierung.
• Einfachheit: minimales Setup, eliminierende komplexe Abhängigkeiten und langlebige Dienstleistungen.
• Flexibilität: Unterstützt Python (3.8–3.12) und integriert sich in Ray für die parallele Verarbeitung.
• Open Source: MIT-lizenzierte, ermutigende Community-Beiträge.

Kernkomponenten:

• Duckdb: Eine eingebettete In-Process-SQL-OLAP-Datenbank, die für analytische Workloads optimiert ist. Smallpond erweitert seine Fähigkeiten auf verteilte Systeme.
• 3FS (Fire-Flyer-Dateisystem): Deepseeks verteiltes Dateisystem für KI und HPC unter Verwendung moderner SSDs und RDMA-Netzwerke für hohen Durchsatz und niedriger Latenz. Es priorisiert zufällige Lesevorgänge.
• Integration: Smallpond verwendet Duckdb zur Berechnung und 3Fs für die Speicherung. Daten (im Parquetformat) werden manuell partitioniert und parallel über Knoten unter Verwendung von Duckdb -Instanzen verarbeitet, die von Ray koordiniert werden.

Erste Schritte mit Smallpond:

Installation: Smallpond (derzeit nur Linux) wird über PIP installiert. Python 3.8–3.11 und ein kompatibler 3FS -Cluster (oder ein lokales Dateisystem zum Testen) sind erforderlich.

 PIP SCKEPond installieren
PIP Installieren Sie "Smallpond [Dev]" # Optionale Entwicklungsabhängigkeiten
PIP Installieren Sie 'Ray [Standard]' # Ray Cluster

3FS -Installation umfasst das Klonen und Gebäude aus dem Github -Repository (siehe 3FS -Dokumentation für detaillierte Anweisungen).

Umgebungsaufbau:

Initialisieren Sie Ray für 3FS -Cluster:

 RAY START -HEAD-Num-CPUS =<num_cpus> -num-gpus =<num_gpus></num_gpus></num_cpus>

Initialisieren Sie Smallpond (ersetzen Sie gegebenenfalls durch Ihre Strahlenadresse und gegebenenfalls 3FS -Endpunkt):

 Kleinpond importieren
sp = smallpond.init (data_root = "path/to/local/storate", ray_address = "192.168.214.165:6379") # Lokales Dateisystem
# sp = smallpond.init (data_root = "3fs: // cluster_endpoint", ray_address = "...") # 3fs cluster 

Datenaufnahme und Vorbereitung:

Smallpond unterstützt in erster Linie das Parquet.

 # Lesen Sie Parquet
df = sp.read_parquet ("data/input.prices.parquet")
# Prozessdaten (Beispiel)
df = df.map ("Preis> 100")
# Daten schreiben
df.write_parquet ("data/output/filtered.prices.parquet"))

Die Partitionierungsstrategien umfassen nach Dateianzahl, Zeilen oder Spalten -Hash unter Verwendung von df.repartition() .

API-Referenz: Die API auf hoher Ebene vereinfacht die Datenmanipulation. Eine API auf niedrigerer Ebene bietet direkten Zugriff auf Duckdb und Ray für fortschrittliche Benutzer. (Detaillierte Funktionsbeschreibungen finden Sie im Originalartikel).

(Die verbleibenden Abschnitte - Leistungsbenchmarks, Best Practices, Skalierbarkeit, Anwendungen, Vor- und Nachteile, Schlussfolgerungen und FAQs - folgen mit ähnlichen Umformulierungen und Umstrukturierungen, um die ursprüngliche Bedeutung beizubehalten und gleichzeitig den Text abzubauen.)

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