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개요
Xorbits는 데이터 사이언스와 머신러닝 워크로드를 쉽게 확장할 수 있도록 하는 오픈소스 컴퓨팅 프레임워크입니다. 데이터 전처리부터 파인튜닝, 학습(training), 모델 서빙까지 다양한 작업을 지원합니다. Xorbits는 단일 머신의 다중 코어나 GPU를 활용하여 계산을 가속화하거나, 테라바이트 단위의 데이터 처리와 큰 모델의 학습 또는 서빙을 지원하기 위해 수천 대의 머신으로 확장할 수 있습니다.
소개
Xorbits는 데이터 과학자와 머신러닝 연구원들을 위한 최고의 라이브러리를 제공합니다. Xorbits는 작업을 확장하는 능력을 제공하면서 인프라에 대한 깊은 지식이 필요하지 않습니다. Xorbits는 pandas, NumPy, PyTorch, XGBoost 등의 다양한 라이브러리를 지원하는 친숙한 Python API를 제공합니다. 코드 한 줄만 간단히 수정하면, pandas 워크플로우를 Xorbits를 사용하여 원활하게 확장할 수 있습니다.
Xorbits는 ML과 AI 워크로드가 복잡성을 계속 증가시키면서, 계산 요구사항이 높아집니다. 단일 노드 개발 환경인 노트북은 편리하지만, 이러한 확장 요구사항을 수용하는 데는 부족합니다. Xorbits를 사용하면, 데이터를 어떻게 분산시킬지 지정하거나 시스템에 얼마나 많은 코어가 있는지 알 필요가 없습니다. 기존의 노트북을 계속 사용하면서도 노트북에서도 Xorbits의 속도 향상을 누릴 수 있습니다.
Xorbits는 모든 계산 코어를 활용할 수 있습니다. 이는 특히 더 큰 데이터셋을 처리하는 데 유용하며, 이 경우 pandas는 느려지거나 메모리가 부족할 수 있습니다. 벤치마크 테스트에 따르면, Xorbits는 속도와 확장성에서 다른 인기 있는 pandas API 프레임워크를 능가합니다.
Xorbits는 전체 ML 생태계를 최대한 활용하려고 하며, pandas 및 기타 라이브러리와의 네이티브 통합을 제공합니다.
설치 방법은 아래와 같이 간단합니다:
# PyPI
pip install xorbits
더 알아보기
Xorbits에 대한 자세한 문서를 확인할 수 있습니다.
https://doc.xorbits.io
Xorbits를 사용하는 예제와 튜토리얼을 볼 수 있습니다.
https://doc.xorbits.io/en/latest/getting_started/examples.html
GitHub 저장소
Xorbits의 소스 코드를 확인하고, 이슈를 제기하거나 기능 요청을 할 수 있습니다.