大多数Dask API与Pandas相同，但是Dask可以在所有CPU内核上并行运行。它甚至可以在集群上运行，但这是另一个话题。 今天你将看到Dask在处理20GB CSV文件时比Pandas快多少。...郑重声明，我使用的是MBP 16”8核i9, 16GB内存。 本文的结构如下: 数据集生成 处理单个CSV文件 处理多个CSV文件 结论 数据集生成 我们可以在线下载数据集，但这不是本文的重点。...我们只对数据集大小感兴趣，而不是里面的东西。 因此，我们将创建一个有6列的虚拟数据集。第一列是一个时间戳——以一秒的间隔采样的整个年份，其他5列是随机整数值。...你可以看到下面的总运行时间: 让我们来比较一下不同点: 这并不是一个显著的区别，但Dask总体上是一个更好的选择，即使是对于单个数据文件。...: 15分半钟似乎太多了，但您必须考虑到在此过程中使用了大量交换内存，因为没有办法将20+GB的数据放入16GB的RAM中。
在这个探索过程中，用户第一步并不是策划特定的训练数据集，而是玩味、构想，迅速迭代他们的想法。有了基础模型，我们就想进一步了解其如何迁移到一系列任务上，包括好些我们尚未预想到的任务。...无用输入，无用输出——就这？ 无任务基础模型正在爆炸式发展，到目前为止，很多都是关于模型架构和工程的，但这些模型相融合的迹象也开始显露。数据成为基础以及用以区分的根本点，这方面有先例吗？...这是生产力的极大提升。然而，这些模型并不完美，对这一领域的不断认识依然重要。那么，如何将其融入模型呢？ 我们可以看到，用户以训练数据为载体，高效输入信息、解释应用程序并与模型交互。...这个模型会否开源，很难说 —— 那么，那些无法发送到 API 的私有数据上的基础模型应用程序又会如何？模型会不会有 100 万亿个参数 —— 多少用户可以访问和使用？模型的训练内容是什么？...离开探索阶段的用户会带着更清晰任务定义，使用以数据为中心的 AI 并管理训练数据（你自己的数据很重要），以 Snorkel 的方式通过利用和组合多个 prompt 和 / 或基础模型来训练更小、更快的「
Dask 包含三个并行集合，即 DataFrame 、Bag 和数组，每个均可自动使用在 RAM 和磁盘之间分区的数据，以及根据资源可用性分布在集群中多个节点之间的数据。...以下是 NVIDIA 使用 Dask 正在进行的许多项目和协作中的几个： | RAPIDS RAPIDS 是一套开源软件库和 API，用于完全在 GPU 上执行数据科学流程，通常可以将训练时间从几天缩短至几分钟...虽然这是一个新兴项目，但与使用支持 Dask 的 cuStreamz 的其他流数据平台相比，TCO 已显著降低。...借助 Pandas DataFrame ，Dask 可以在时间序列分析、商业智能和数据准备方面启用应用程序。...当应用于集群时，通常可以通过单一命令在多个 CPU 和 GPU 之间执行运算，将处理时间缩短 90% 。
读取单个或多个文件到 Dataset 对读取的输入对象执行一系列变换操作 使用to_netcdf方法保存结果 上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G)，尤其是在处理大量数据时。...最近在处理卫星数据时，最终生成的文件甚至超过了50G，有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长，甚至可能会导致程序挂起。...() dask计算图，点击可看大图 计算完成后，为了并行存储nc文件，需要将上述结果分割为多个对象： 创建分割函数将上述dataset对象分割为多个子dataset对象： import itertools...目前新版本的netCDF库也逐渐支持zarr格式，但还没测试过效果如何。如果不是一定要netCDF格式的话，可以尝试使用zarr格式。 后话：虽然本文使用了dask，但是涉及到dask的内容比较少。...最近在处理数据时用到了dask，后面有时间可能会更一些dask相关的推文，比如数据并行处理。
为了验证这个问题，让我们在中等大小的数据集上探索一些替代方法，看看我们是否可以从中受益，或者咱们来确认只使用Pandas就可以了。...即使在单台PC上，也可以利用多个处理核心来加快计算速度。 Dask处理数据框的模块方式通常称为DataFrame。...看起来Dask可以非常快速地加载CSV文件，但是原因是Dask的延迟操作模式。加载被推迟，直到我在聚合过程中实现结果为止。这意味着Dask仅准备加载和合并，但具体加载的操作是与聚合一起执行的。...Dask对排序几乎没有支持。甚至官方的指导都说要运行并行计算，然后将计算出的结果（以及更小的结果）传递给Pandas。 即使我尝试计算read_csv结果，Dask在我的测试数据集上也要慢30％左右。...Julia性能 要衡量Julia的速度并不是那么简单。首次运行任何Julia代码时，即时编译器都需要将其翻译为计算机语言，这需要一些时间。
在这篇文章中，我们将重点放在构建和修改训练数据集的三个关键抽象方法上： 1.使用标记函数（LF）标记数据 2.使用转换函数（TF）转换数据 3.使用切片函数（SF）切片数据 （技术报告+博客文章即将推出...但出于时间和成本的考虑，标注这些原始数据是很难的，因此，现代架构在很大程度上无法利用这些潜在的丰富数据集。通过使用 Snorkel，我们多年来一直致力于研究使用标注函数（LF）来启发性地标注训练样例。...例如，较低频的医保人口统计数据（如某些患癌的年轻患者），我们的模型在这个数据上就可能表现不好，或者在自动驾驶设定下，我们可能更关注一些安全攸关但罕见的场景，如检测自行车骑行情况。...在之前发表的数百项报告了重要的基因型与表现型数据对的研究集合中，我们仅使用标记函数自动标记了大型训练集。...生成的数据库可通过 http://gwaskb.stanford.edu/上的用户界面进行搜索。 后记 Snorkel 项目正在积极进行中！
但事实上，我们有很多算法都是以批处理模式实现的。目前，我正在对它们进行重构，主要是为了让其具有更好的可扩展性。 scikit-learn并不是创建跨集群的功能。...它并没有考虑所有可能的分裂。它建立的是一个直方图，并在划分的数据集上进行并行运算。然后，使用总的信息构建划分。这跟估计算法类似。...FD：当你去查看一个数据项目，很多时间–如果不是大部分时间–是用在数据预处理和特征生成。在过去的几个月里，scikit-learn在朝着特征工程方向发展。这是你将继续维持的方向吗？...你会朝一个集成的管道工作吗？这似乎像是一条无止尽的路。有没有一些平行的项目专攻特定的数据类型和格式，同时又遵循scikit-learn的习惯和理念？...搜寻这些项目 FD：非常感谢您这次精彩的谈话！你觉得还有其他任何需要补充的吗？ OG：我认为Python生态圈越来越意识到当前的技术形势，特别是在谈及到处理大量数据时。
但是还有一个隐藏的问题：这些模型要依赖于大量人工标注的训练数据。 创建这些人工标记的训练数据集既昂贵又耗时——通常需要数月或者数年的时间来收集、清洗和调试，尤其是在需要领域专业知识的时候。...在典型的迁移学习设置中，其目标是利用一个或多个在不同数据集上训练好的模型，然后将它们应用到我们的数据集和任务中；例如，我们可能有一个用于检测身体另一个部位肿瘤的大规模数据集，以及在这个数据集上训练得到的分类器...在 Snorkel 中，我们使用数据规划方法来给这些标签去噪，这包含三个步骤： 将标签函数应用在未标注数据上。 在没有任何标注数据的情况下，利用生成模型来学习标签函数的准确率，并相应地加权它们的输出。...我们还研究了如何在不使用标注数据的情况下学习标签函数之间的相关性，以及如何显著地提升性能。 Snorkel 在实际应用中的一些记录！ ?...下一步：大规模多任务弱监督 我们正在努力把在 Snorkel 中设想的弱监督交互模型扩展到其它模态，如格式丰富的数据和图像、用自然语言监督任务和自动生成标签函数！
这些手工标记的训练集创建起来既昂贵又耗时 —— 通常需要几个月甚至几年的时间、花费大量人力来收集、清理和调试 —— 尤其是在需要领域专业知识的情况下。除此之外，任务经常会在现实世界中发生变化和演变。...在典型的迁移学习 (transfer learning )设置 中，目标是将一个或多个已经在不同数据集上训练过的模型应用于我们的数据集和任务；相关的综述见 (Pan 和 Yang 2010)。...在当今的深度学习社区中，一种常见的迁移学习方法是在一个大数据集上对模型进行 “预训练”，然后在感兴趣的任务上对其进行 “微调”。...然而，它们大部分是完整的黑盒子，除了标记大量的训练集和调整网络架构外，普通开发人员对它们几乎没有控制权。在许多意义上，它们代表了旧的专家系统脆弱但易于控制的规则的对立面 —— 它们灵活但难以控制。...在一个关于 Snorkel 的研讨会上，我们进行了一项用户研究，比较了教 SMEs 使用Snorkel 的效率，以及花同样的时间进行纯手工标记数据的效率。
在我的案例中，我想在 10KB 和 10TB 的数据上使用相同的 Pandas 脚本，并且希望 Pandas 在处理这两种不同量级的数据时速度一样快（如果我有足够的硬件资源的话）。...需要注意的是，我们没有在 Pandas on Ray 上做任何特殊的优化，一切都使用默认设置。...这是在一台 8 核的机器上运行的，由于开销的因素，加速并不是特别完美。...Ray 的性能是快速且可扩展的，在多个数据集上都优于 Dask。...此处使用的代码目前位于 Ray 的主分支上，但尚未将其转换为发布版本。
我知道你已经用上了最先进的深度学习模型，不过，还在人工标注数据吗？这有点过时了！快来了解下Snorkel —— 最新的基于弱监督学习的大规模训练数据标注神器! ?...要快速掌握机器学习应用的开发，推荐汇智网的机器学习系列教程。 现在的机器学习尤其是深度学习模型很强大，但是训练这些模型需要大量的标注数据集！...而且，随着时间的推移，标注任务有可能也会变化，而这些手工标注的训练数据都是静态的，可能无法应用于变化的任务，造成既往投入的浪费。...这样得到的训练数据集被称为弱监督（Weak Supervision）：标注并不精确，并且可能存在多个彼此冲突或重叠的标注信号。...在Snorkel中，这些标注推断被成为标注函数（Labeling Function），下面是一些常见类型的标注函数： 硬编码的推导：通常使用正则表达式 语义结构：例如，使用spacy得到的依存关系结构
在很大程度上，这是由于各种各样的深度学习模型的出现，使得从业人员可以在不需要任何手动操作特征工程的情况下，就可以在对比基准数据集上获得目前最佳分数。...在当下的深度学习社区中，一种常见的迁移学习方法是在一个大数据集上对模型进行「预训练」，然后在感兴趣的任务上对其进行 「调优」。...在 Snorkel 中，他们使用数据编程方法对这些标签进行去噪，该方法包括三个步骤： 1. 将标注函数应用于未标记的数据。 2....在 Mobilize Center 主办的一场为期两天的关于 Snorkel 的工作坊的用户调研中，他们比较了教领域专家们使用 Snorkel 的效率，以及花同样的时间仅仅对数据进行手动标注的效率。...虽然迄今为止大多数多任务学习的工作大多都考虑到了处理由静态手动标注训练集定义的少数几项任务，但世界正在迅速发展成组织（无论是大公司、学术实验室还是在线社区）需要维护数以千计的弱监督、快速变化且相互依赖的建模任务的状态
这两项任务最多使用来自TripAdvisor评论数据集1.28M评论。 http://times.cs.uiuc.edu/~wang296/Data/ 完整版的基准脚本可在github上找到。...Loky和Dask都有越来越多的时间使用，大致在同一时间使用串行收敛，但随着数据量的增加，可能会超过串行时间使用。这种奇怪行为的可能原因是流程之间缺乏共享以及此任务需要两次向每个工作人员发送字典。...与单节点相比的加速比也随着数据大小而增加，并且在最大测试尺寸下似乎没有接近饱和。 ?...当使用额外的节点时，它有效处理辅助数据的问题似乎更加复杂，因此在最大的1.28M文档条件下，只能从457s加速到420s，并且随着任务的增加，加速不断降低。...实际应用程序将涉及大型集群上更复杂的管道，但这会使直接比较变得复杂，原因在于：配置调度程序的选择，关于如何实现共享数据的设计决策以及诸如演员之类的远程类，以及如何使用GPU和其他非CPU处理器。
最近，Forbes则采访了120位AI行业的创始人和高管，在2018年AI技术和产业现状的基础上，对2019年进行展望，提出了120个预测。(里面有让你觉得英雄所见略同的看法吗？)...事实上，在NLP领域，我们看到了今年最引人注目的进展。如果让我必须选择今年最令人印象深刻的AI应用程序，那么我的选择都来自NLP领域(而且都来自谷歌)。...虽然我认为RL的研究进展并不像前几年那样令人印象深刻 (浮现在我脑海中的只有DeepMind最近的Impala工作)，但令人惊讶的是，在一年时间里，我们看到所有主要AI玩家都发布了RL框架。...例如，虽然数据增强已经存在了一段时间，并且对于许多DL应用程序来说是关键，但谷歌今年发布了AutoAugment，这是一种深度强化学习方法，可以自动增强训练数据。...一个更极端的想法是用合成数据训练DL模型。这已经在实践中尝试了一段时间，被许多人视为AI未来的关键。
从使用效果来说，确实使用这些工具能够非常快速地构建一个job来处理某个数据，不过从整体来看，并不见得他的整体效率会高多 少。问题主要不是出在工具上，而是在设计、开发人员上。...他们迷失在工具中，没有去探求ETL的本质。 可 以说这些工具应用了这么长时间，在这么多项目、环境中应用，它必然有它成功之处，它必定体现了ETL的本质。...优点 可扩展性— Dask可以在本地计算机上运行并扩展到集群 能够处理内存不足的数据集 即使在相同的硬件上，使用相同的功能也可以提高性能(由于并行计算) 最少的代码更改即可从Pandas切换 旨在与其他...petl具有用于ETL的所有三个部分的工具，但本文仅专注于数据转换。 尽管petl提供了转换表的功能，但其他工具(例如pandas)似乎更广泛地用于转换和有据可查的文档，因此petl对此吸引力较小。...优点 最小化系统内存的使用，使其能够扩展到数百万行 对于在SQL数据库之间进行迁移很有用 轻巧高效 缺点 通过很大程度地减少对系统内存的使用，petl的执行速度会变慢-不建议在性能很重要的应用程序中使用
这是真的吗？当然有可能 ，关键在于你如何操作！ 如果在数据上使用for循环，则完成所需的时间将与数据的大小成比例。但是还有另一种方法可以在很短的时间内得到相同的结果，那就是向量化。...这意味着要花费15秒的时间来编写代码，并且在15毫秒的时间内跑出结果。 当然，根据数据集的不同，库文件、硬件版本的不同，所以实际结果可能会有所不同。 那么什么是向量化？...所以在这种情况下，将坚持使用np.where()！ 一些人认为这更快：使用index设置，但事实证明它实际上不是向量化！...向量化所需要的所有函数都是在同一行上比较的值，这可以使用pandas.shift()实现！ 确保你的数据正确排序，否则你的结果就没有意义！ 很慢！...Dask是在Pandas API中工作的一个不错的选择。能够跨集群扩展到TB级的数据，或者甚至能够更有效地在一台机器上处理多核数据。 6 总结 向量化可以极大地加快速度！
在本文中，我使用和Google一样的工具：Snorkel。...第二部：使用Snorkel构建训练数据集 编写标注函数是相当工作量的实践阶段，但是这都是值得的！我假设你已经有了相关的领域知识，那么这一步大约需要一天的工作。...我在验证标注模型时，使用了我的训练集并打印出100个最反犹太tweet的100个最不反犹太的tweet来确保其工作正常 现在我们得到了标注模型，可以为25000+个tweet进行概率标注并将其作为训练集了...Snorkel的提示： 关于LF准确率：在弱监督步骤，我们目标是高精度，所有的标注函数在标注集上应当至少达到50%的准确率。...如果能达到75%甚至更高的话，那就再好不过了 关于LF覆盖率：在训练集上应当至少达到65%的覆盖率 如果你不是领域专家，那么当你标记初始的600个数据后将得到新的标注函数思路 第三步：训练分类模型 这最后一步用来训练我们的分类器来实现我们手工规则的泛化
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