DeepSeek天花的綜合指南

DeepSeek AI的《天花：用於分佈式數據處理》的輕量級框架

DeepSeek AI在DeepSeek R1成功的基礎上引入了Smplecond，這是一個精簡的數據處理框架，旨在有效地處理大量數據集。這種創新的解決方案將DuckDB的SQL Analytics速度與3FS的高性能分佈存儲能力相結合，從而使Pabyte尺度數據的處理具有最小的基礎架構。 SmplowPond簡化了針對AI和大數據應用程序的數據處理，從而消除了對複雜的設置和長期運行的服務的需求。本文探討了天簡的功能，組件和應用程序，為其使用提供了實用的指南。

學習目標：

• 了解DeepSeek Smallpond及其擴展DuckDB用於分佈式處理。
• 主天線安裝，射線群集設置和環境配置。
• 學習使用SmleverPond的API攝入，過程和分區數據。
• 探索AI培訓，財務分析和日誌處理中的實際應用。
• 評估使用Shmperpond進行分佈式分析的好處和挑戰。

（本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。）

目錄：

• 什麼是DeepSeek天花？
  • 關鍵功能
• 核心組件
• 入門
  • 安裝
  • 環境設置
  • 數據攝入和準備
  • API參考
• 性能基準
• 績效優化最佳實踐
• 可伸縮性
• 申請
• 優點和缺點
• 結論
• 常見問題

什麼是DeepSeek天花？

Smplecond是一個開源項目，於2025年2月28日在DeepSeek開源週期間發布，是一個輕巧的框架，將DuckDB的功率擴展到了分佈式環境中。通過與3FS（Fire-Flyer File System）集成，Smortpond提供了可擴展的解決方案，用於PB尺度數據，而沒有像Apache Spark這樣的傳統大數據平台的複雜性。它針對的是數據工程師和科學家，尋求用於分佈式分析的高效且易於使用的工具。

（了解更多信息：DeepSeek發行3FS和Smallpond框架）

關鍵功能：

• 高性能：利用DuckDB的SQL發動機和3FS的高吞吐量。
• 可伸縮性：使用手動分區跨分佈式節點的PB尺度數據。
• 簡單性：最少的設置，消除複雜的依賴性和長期運行的服務。
• 靈活性：支持Python（3.8–3.12），並與Ray集成進行並行處理。
• 開源：MIT許可，令人鼓舞的社區貢獻。

核心組件：

• DuckDB：用於優化用於分析工作負載的嵌入式系統內SQL OLAP數據庫。 Skermpond將其功能擴展到分佈式系統。
• 3FS（消防器文件系統）： DeepSeek的分佈式文件系統為AI和HPC設計，使用現代SSD和RDMA網絡，用於高吞吐量和低延遲。它優先考慮隨機讀取。
• 集成： SmplowPond使用DuckDB進行計算，而3FS進行存儲。數據（以鑲木格式）使用RAY協調的DuckDB實例在節點之間進行手動分區和處理。

從天花開始：

安裝： Shmblpond（當前僅是Linux）是通過PIP安裝的。需要Python 3.8–3.11和兼容的3FS群集（或需要進行測試的本地文件系統）。

 PIP安裝天簡
PIP安裝“ Smallpond [dev]”＃可選開發依賴項
pip安裝'ray [默認]'＃射線簇

3FS安裝涉及從GitHub存儲庫中克隆和構建（有關詳細說明，請參見3FS文檔）。

環境設置：

初始化3FS簇的射線：

射線啟動-Head-num-cpus =<num_cpus> -num-gpus =<num_gpus></num_gpus></num_cpus>

初始化天簡（如果適用，請替換為射線地址和3FS端點）：

進口天簡
sp = smertmond.init（data_root =“路徑/to/local/storage”，ray_address =“ 192.168.214.165:6379”）＃local filesystem
＃sp = smertmond.init（data_root =“ 3fs：// cluster_endpoint”，ray_address =“ ...”）＃3fs cluster 

數據攝入和準備：

天花主要支持鑲木。

 ＃閱讀Parquet
df = sp.read_parquet（“ data/input.prices.parquet”）
＃過程數據（示例）
df = df.map（“價格> 100”）
＃寫數據
df.write_parquet（“ data/output/filtered.prices.parquet”）

分區策略包括使用df.repartition()進行文件計數，行或列哈希。

API參考：高級API簡化了數據操作。低級API為高級用戶提供直接訪問DuckDB和Ray。 （原始文章中提供了詳細的功能描述）。

（其餘部分 - 性能基準，最佳實踐，可伸縮性，應用，優勢和缺點，結論和常見問題解答 - 將遵循類似的重新單詞和重組，以在解釋文本時保持原始含義。

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