Un guide complet de la petite goutte profonde

SMALLPONDE DE LA VIE DEEPSEEK AI: Un cadre léger pour le traitement des données distribué

S'appuyant sur le succès de Deepseek R1, Deepseek AI présente SmallPond, un cadre de traitement des données rationalisé conçu pour une gestion efficace des ensembles de données massifs. Cette solution innovante combine la vitesse de DuckDB pour SQL Analytics avec les capacités de stockage distribuées à haute performance de 3FS, permettant le traitement des données à l'échelle des pétaoctes avec un minimum de frais généraux d'infrastructure. Sallpond simplifie le traitement des données pour les applications d'IA et de Big Data, éliminant le besoin d'installations complexes et de services de longue durée. Cet article explore les fonctionnalités, les composants et les applications de SallPond, fournissant un guide pratique pour son utilisation.

Objectifs d'apprentissage:

• Comprendre la petite étang Deepseek et son extension de DuckDB pour le traitement distribué.
• Installation de Master SmallPond, configuration du cluster de rayons et configuration de l'environnement.
• Apprenez à ingérer, à traiter et à partitionner les données à l'aide de l'API de SmallPond.
• Explorez les applications pratiques dans la formation d'IA, l'analyse financière et le traitement des journaux.
• Évaluez les avantages et les défis de l'utilisation de SallPond pour l'analyse distribuée.

(Cet article fait partie du blogathon de la science des données.)

Table des matières:

• Qu'est-ce que Deepseek Sallpond?
  • Caractéristiques clés
• Composants de base
• Commencer
  • Installation
  • Configuration de l'environnement
  • Ingestion et préparation des données
  • Référence de l'API
• Benchmarks de performance
• Meilleures pratiques d'optimisation des performances
• Évolutivité
• Applications
• Avantages et inconvénients
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Deepseek Sallpond?

Sallpond, un projet open source publié le 28 février 2025, pendant la semaine open source de Deepseek, est un cadre léger étendant la puissance de DuckDB, une base de données analytique en cours de grande performance, dans des environnements distribués. En s'intégrant avec 3FS (Fire-Flyer File System), SmallPond propose une solution évolutive pour les données à l'échelle des pétaoctets sans les complexités des plates-formes traditionnelles de Big Data comme Apache Spark. Il est destiné aux ingénieurs de données et aux scientifiques à la recherche d'outils efficaces et faciles à utiliser pour l'analyse distribuée.

(En savoir plus: Deepseek libère 3FS et SmallPond Framework)

Caractéristiques clés:

• Haute performance: exploite le moteur SQL de DuckDB et le débit élevé de 3FS.
• Évolutivité: traite les données à l'échelle des pétaoctets à travers les nœuds distribués en utilisant le partitionnement manuel.
• Simplicité: configuration minimale, élimination des dépendances complexes et services de longue durée.
• Flexibilité: prend en charge Python (3.8–3.12) et s'intègre à Ray pour le traitement parallèle.
• Open source: licence du MIT, encourageant les contributions communautaires.

Composants centraux:

• DuckDB: une base de données SQL OLAP intégrée intégrée optimisée pour les charges de travail analytiques. Sallpond étend ses capacités aux systèmes distribués.
• 3FS (Système de fichiers Fire-Flyer): Système de fichiers distribué de Deepseek conçu pour l'IA et le HPC, en utilisant les SSD modernes et les réseaux RDMA pour un débit élevé et une faible latence. Il priorise les lectures aléatoires.
• Intégration: SmallPond utilise DuckDB pour le calcul et les 3F pour le stockage. Les données (au format de parquet) sont partitionnées manuellement et traitées en parallèle entre les nœuds en utilisant des instances DuckDB coordonnées par Ray.

Commencer avec SmallPond:

Installation: SmallPond (actuellement Linux uniquement) est installé via PIP. Python 3.8–3.11 et un cluster 3FS compatible (ou un système de fichiers local pour les tests) sont nécessaires.

 PIP installe à petit
PIP installe "à petite étang [dev]" # dépendances de développement facultatives
pip install 'Ray [par défaut]' # clusters de rayons

L'installation 3FS implique le clonage et la construction du référentiel GitHub (voir la documentation 3FS pour des instructions détaillées).

Configuration de l'environnement:

Initialiser le rayon pour les clusters 3fs:

 Ray Start --head --num-cpus =<num_cpus> --num-gpus =<num_gpus></num_gpus></num_cpus>

Initialiser la petite étang (remplacer par votre adresse de rayon et le point de terminaison 3FS le cas échéant):

 Importer une petite étang
sp = smallpond.init (data_root = "path / to / local / stockage", ray_address = "192.168.214.165:6379") # Système de fichiers local
# sp = smallpond.init (data_root = "3fs: // cluster_endpoint", ray_address = "...") # 3fs Cluster 

Ingestion et préparation des données:

SmallPond prend principalement le parquet.

 # Lire le parquet
df = sp.read_parquet ("data / input.prices.parquet")
# Données de processus (exemple)
df = df.map ("Prix> 100")
# Écriture de données
df.write_parquet ("data / output / filtered.prices.parquet")

Les stratégies de partitionnement incluent le nombre de fichiers, les lignes ou le hachage de colonne à l'aide de df.repartition() .

Référence de l'API: L'API de haut niveau simplifie la manipulation des données. Une API de niveau inférieur offre un accès direct à DuckDB et Ray pour les utilisateurs avancés. (Des descriptions de fonction détaillées sont fournies dans l'article d'origine).

(Les sections restantes - références de performance, les meilleures pratiques, l'évolutivité, les applications, les avantages et les inconvénients, la conclusion et les FAQ - suivraient avec une reformularité et une restructuration similaires pour maintenir la signification originale tout en paraphrasant le texte.)

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