Panduan komprehensif untuk kecil kecil

DeepSeek Ai's Smallpond: Rangka Kerja Ringan untuk Pemprosesan Data Teragih

Membina kejayaan Deepseek R1, DeepSeek AI memperkenalkan Smallpond, rangka kerja pemprosesan data yang diselaraskan yang direka untuk pengendalian yang cekap bagi dataset besar -besaran. Penyelesaian inovatif ini menggabungkan kelajuan DUCKDB untuk analisis SQL dengan keupayaan penyimpanan yang diedarkan berprestasi tinggi 3Fs, membolehkan pemprosesan data skala petabyte dengan overhead infrastruktur yang minimum. Smallpond memudahkan pemprosesan data untuk aplikasi AI dan Big Data, menghapuskan keperluan untuk persediaan kompleks dan perkhidmatan jangka panjang. Artikel ini meneroka ciri, komponen, dan aplikasi Smallpond, memberikan panduan praktikal untuk penggunaannya.

Objektif Pembelajaran:

• Memahami DeepSeek Smallpond dan lanjutan DuckDB untuk pemprosesan yang diedarkan.
• Pemasangan Smallpond Master, Persediaan Ray Cluster, dan Konfigurasi Alam Sekitar.
• Belajar untuk menelan, proses, dan data partition menggunakan API Smallpond.
• Terokai aplikasi praktikal dalam latihan AI, analisis kewangan, dan pemprosesan log.
• Menilai manfaat dan cabaran menggunakan Smallpond untuk analisis yang diedarkan.

(Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.)

Jadual Kandungan:

• Apakah DeepSeek Smallpond?
  • Ciri -ciri utama
• Komponen teras
• Bermula
  • Pemasangan
  • Persediaan Persekitaran
  • Pengambilan data dan penyediaan
  • Rujukan API
• Penanda aras prestasi
• Amalan Terbaik Pengoptimuman Prestasi
• Skalabiliti
• Aplikasi
• Kelebihan dan Kekurangan
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apakah DeepSeek Smallpond?

Smallpond, sebuah projek sumber terbuka yang dikeluarkan pada 28 Februari, 2025, semasa Minggu Sumber Terbuka Deepseek, adalah rangka kerja ringan yang memperluaskan kuasa DuckDB, pangkalan data analitik berprestasi tinggi, ke dalam persekitaran yang diedarkan. Dengan mengintegrasikan dengan 3FS (sistem fail-fili kebakaran), SmallPond menawarkan penyelesaian berskala untuk data skala petabyte tanpa kerumitan platform data besar tradisional seperti Apache Spark. Ia disasarkan kepada jurutera data dan saintis yang mencari alat yang cekap dan mudah digunakan untuk analisis yang diedarkan.

(Ketahui lebih lanjut: DeepSeek Melepaskan Rangka Kerja 3FS & Kecil)

Ciri -ciri utama:

• Prestasi Tinggi: Memanfaatkan enjin SQL DuckDB dan throughput tinggi 3FS.
• Skalabiliti: Proses data skala petabyte merentasi nod yang diedarkan menggunakan pembahagian manual.
• Kesederhanaan: Persediaan yang minimum, menghapuskan kebergantungan kompleks dan perkhidmatan jangka panjang.
• Fleksibiliti: Menyokong Python (3.8-3.12) dan mengintegrasikan dengan Ray untuk pemprosesan selari.
• Sumber Terbuka: MIT berlesen, menggalakkan sumbangan masyarakat.

Komponen Teras:

• DUCKDB: Pangkalan data SQL OLAP yang tertanam, dalam proses yang dioptimumkan untuk beban kerja analisis. Smallpond memanjangkan keupayaannya kepada sistem yang diedarkan.
• 3FS (Sistem Fail Flyer Fire): Sistem fail diedarkan DeepSeek yang direka untuk AI dan HPC, menggunakan rangkaian SSD dan RDMA moden untuk throughput yang tinggi dan latensi rendah. Ia mengutamakan bacaan rawak.
• Integrasi: Smallpond menggunakan DuckDB untuk pengiraan dan 3FS untuk penyimpanan. Data (dalam format parket) secara manual dibahagikan dan diproses selari merentasi nod menggunakan contoh DuckDB yang diselaraskan oleh Ray.

Bermula dengan Smallpond:

Pemasangan: Smallpond (kini Linux sahaja) dipasang melalui PIP. Python 3.8-3.11 dan kluster 3FS yang serasi (atau sistem fail tempatan untuk ujian) diperlukan.

 PIP Pasang Smallpond
Pip Pasang "Smallpond [Dev]" # Ketergantungan Pembangunan Pilihan
Pip Pasang 'Ray [Default]' # Ray Clusters

Pemasangan 3FS melibatkan pengklonan dan bangunan dari repositori GitHub (lihat dokumentasi 3FS untuk arahan terperinci).

Persediaan Persekitaran:

Mulakan sinar untuk kelompok 3FS:

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

Inisialisasi Smallpond (ganti dengan alamat sinar anda dan titik akhir 3FS jika berkenaan):

 Import Smallpond
sp = smallpond.init (data_root = "path/to/local/storage", ray_address = "192.168.214.165:6379") # Filesystem tempatan
# sp = smallpond.init (data_root = "3fs: // cluster_endpoint", ray_address = "...") # 3fs cluster 

Pengambilan data dan penyediaan:

Smallpond terutamanya menyokong parket.

 # Baca parket
df = sp.read_parquet ("data/input.prices.parquet")
# Proses data (contoh)
df = df.map ("Harga> 100")
# Tulis data
df.write_parquet ("data/output/ditapis.prices.parquet")

Strategi pembahagian termasuk mengikut kiraan fail, baris, atau hash lajur menggunakan df.repartition() .

Rujukan API: API peringkat tinggi memudahkan manipulasi data. API peringkat rendah menyediakan akses langsung kepada DUCKDB dan Ray untuk pengguna lanjutan. (Deskripsi fungsi terperinci disediakan dalam artikel asal).

(Bahagian yang tersisa - penanda aras prestasi, amalan terbaik, skalabiliti, aplikasi, kelebihan dan kekurangan, kesimpulan, dan FAQ - akan diikuti dengan penulisan semula dan penstrukturan semula yang sama untuk mengekalkan makna asal semasa memupuk teks.)

Media yang ditunjukkan dalam artikel ini tidak dimiliki oleh [nama platform anda] dan digunakan mengikut budi bicara penulis.

Atas ialah kandungan terperinci Panduan komprehensif untuk kecil kecil. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!