EVA - AI赋能的关系数据库

原创

用户1758543

发布于 2023-05-05 08:54:38

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发布于 2023-05-05 08:54:38

EVA 旨在支持使用深度学习模型对结构化数据（表格、特征向量）和非结构化数据（视频、播客、PDF 等）进行操作的数据库应用程序。它使用一系列受久经考验的关系数据库系统启发的优化，包括函数缓存、采样和基于成本的谓词重新排序，将 AI 管道加速 10-100 倍。 EVA 支持面向 AI 的类 SQL 查询语言，专为分析非结构化数据而量身定制。它带有用于分析非结构化数据的广泛模型，包括用于图像分类、对象检测、OCR、文本情感分类、人脸检测等的模型。它完全用 Python 实现并在 Apache 许可下获得许可。

推荐：用NSDT场景设计器快速搭建3D场景。

EAV的主要特性如下：

🔮 使用类似 SQL 的简短查询构建更简单的 AI 驱动的应用程序
⚡️ 使用以 AI 为中心的查询优化，AI 管道速度提高 10-100 倍
💰 节省花在 GPU 驱动推理上的钱
🚀 通过用户定义的函数为您的自定义深度学习模型提供一流的支持
📦 内置缓存以消除跨查询的冗余模型调用
⌨️ 对 PyTorch 和 HuggingFace 模型的一流支持
🐍 可通过 pip 安装并完全在 Python 中实现

以下是一些说明性的 EVA 支持的应用程序（它们都是可以在 Google Colab 中打开的 Jupyter 笔记本）：

🔮 分析十字路口的交通流量
🔮 检查电影中演员的情感调色板
🔮 根据内容对图像进行分类
🔮 使用拥抱面进行图像分割
🔮 识别车牌
🔮 分析社交媒体模因的毒性

1、快速开始

使用 pip 包管理器安装 EVA。 EVA 支持 Python 版本 >= 3.7。

pip install evadb

要在 Jupyter notebook 中启动并连接到 EVA 服务器，请查看这个介绍性的情绪分析 notebook：

cursor = connect_to_server()

将视频加载到 EVA 服务器上（我们使用 ua_detrac.mp4 进行说明）：

LOAD VIDEO "data/ua_detrac/ua_detrac.mp4" INTO TrafficVideo;

就是这样！现在可以对加载的视频运行查询：

SELECT id, data FROM TrafficVideo WHERE id < 5;

在视频中搜索包含汽车的帧：

SELECT id, data FROM TrafficVideo WHERE ['car'] <@ Yolo(data).labels;

在视频中搜索包含行人和汽车的帧：

SELECT id, data FROM TrafficVideo WHERE ['pedestrian', 'car'] <@ Yolo(data).labels;

搜索超过三辆汽车的帧：

SELECT id, data FROM TrafficVideo WHERE ArrayCount(Yolo(data).labels, 'car') > 3;

在具有用户定义函数 (UDF) 的查询中使用自定义深度学习模型：

CREATE UDF IF NOT EXISTS MyUDF
INPUT  (frame NDARRAY UINT8(3, ANYDIM, ANYDIM))
OUTPUT (labels NDARRAY STR(ANYDIM), bboxes NDARRAY FLOAT32(ANYDIM, 4),
        scores NDARRAY FLOAT32(ANYDIM))
TYPE  Classification
IMPL  'eva/udfs/fastrcnn_object_detector.py';

在单个查询中组合多个模型以设置有用的 AI 管道。

   -- Analyse emotions of faces in a video
   SELECT id, bbox, EmotionDetector(Crop(data, bbox)) 
   FROM MovieVideo JOIN LATERAL UNNEST(FaceDetector(data)) AS Face(bbox, conf)  
   WHERE id < 15;

EVA 使用其以 AI 为中心的查询优化器更快地运行查询。两个关键的优化是：

💾 缓存：EVA自动缓存并复用之前的查询结果（尤其是模型推理结果），消除冗余计算，减少查询处理时间。
🎯 谓词重新排序：EVA 优化了查询谓词的评估顺序（例如，首先运行速度更快、更具选择性的模型），从而加快查询速度并降低推理成本。

考虑对 🐕 图像数据集的这两个探索性查询：

  -- Query 1: Find all images of black-colored dogs
  SELECT id, bbox FROM dogs 
  JOIN LATERAL UNNEST(Yolo(data)) AS Obj(label, bbox, score) 
  WHERE Obj.label = 'dog' 
    AND Color(Crop(data, bbox)) = 'black'; 

  -- Query 2: Find all Great Danes that are black-colored
  SELECT id, bbox FROM dogs 
  JOIN LATERAL UNNEST(Yolo(data)) AS Obj(label, bbox, score) 
  WHERE Obj.label = 'dog' 
    AND DogBreedClassifier(Crop(data, bbox)) = 'great dane' 
    AND Color(Crop(data, bbox)) = 'black';