DataChain学习资料汇总 - 现代化Python数据处理库

Ray

datachain

DataChain简介

DataChain是一个为人工智能设计的现代Python数据处理库。它的主要目标是在本地机器上组织非结构化数据并进行大规模处理。DataChain不会抽象或隐藏AI模型和API调用,而是帮助将它们集成到后现代数据栈中。

主要特性

DataChain具有以下几个关键特性:

📂 以存储为真实数据源

无需冗余复制即可处理来自S3、GCP、Azure和本地文件系统的非结构化数据
支持多模态数据:图像、视频、文本、PDF、JSON、CSV、Parquet等
将文件和元数据统一到持久化、版本化的列式数据集中

🐍 Python友好的数据管道

可直接操作Python对象和对象字段
内置并行化和内存外计算,无需SQL或Spark

🧠 数据丰富和处理

使用本地AI模型和LLM API生成元数据
可通过元数据进行过滤、连接和分组,通过向量嵌入进行搜索
可将数据集传递给PyTorch和TensorFlow,或导出回存储

🚀 高效性

并行化、内存外工作负载和数据缓存
Python对象字段的向量化操作:求和、计数、平均等
优化的向量搜索

DataChain logo

快速上手示例

使用JSON元数据选择文件

from datachain import Column, DataChain

meta = DataChain.from_json("gs://datachain-demo/dogs-and-cats/*json", object_name="meta")
images = DataChain.from_storage("gs://datachain-demo/dogs-and-cats/*jpg")

images_id = images.map(id=lambda file: file.path.split('.')[-2])
annotated = images_id.merge(meta, on="id", right_on="meta.id")

likely_cats = annotated.filter((Column("meta.inference.confidence") > 0.93) \
                               & (Column("meta.inference.class_") == "cat"))
likely_cats.export_files("high-confidence-cats/", signal="file")

使用本地AI模型进行数据整理

from transformers import pipeline
from datachain import DataChain, Column

classifier = pipeline("sentiment-analysis", device="cpu",
                model="distilbert/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")

def is_positive_dialogue_ending(file) -> bool:
    dialogue_ending = file.read()[-512:]
    return classifier(dialogue_ending)[0]["label"] == "POSITIVE"

chain = (
   DataChain.from_storage("gs://datachain-demo/chatbot-KiT/",
                          object_name="file", type="text")
   .settings(parallel=8, cache=True)
   .map(is_positive=is_positive_dialogue_ending)
   .save("file_response")
)

positive_chain = chain.filter(Column("is_positive") == True)
positive_chain.export_files("./output")

print(f"{positive_chain.count()} files were exported")

学习资源

社区支持

DataChain为处理大规模非结构化数据提供了强大而灵活的解决方案。无论是数据科学家、机器学习工程师还是AI研究人员,都可以利用DataChain简化数据处理流程,提高工作效率。欢迎探索更多功能并加入DataChain社区!