使用场景

使用DataChain从云存储中下载文件，并应用用户定义的函数对每个文件进行处理。

利用DataChain进行图像和视频的批处理推理，并将结果导出到本地目录。

使用DataChain与Mistral API集成，对聊天机器人对话进行评估和分类。

产品特色

存储作为真相的来源：无需冗余副本即可处理来自S3、GCP、Azure和本地文件系统的数据。

多模态数据支持：支持图像、视频、文本、PDF、JSON、CSV、parquet等多种数据类型。

Python友好的数据管道：在Python对象和对象字段上操作，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，支持基于元数据的过滤、连接和分组，以及基于向量嵌入的搜索。

效率：并行化、内存外工作负载和数据缓存，以及Python对象字段上的矢量化操作。

使用教程

1. 安装DataChain库：在终端中运行`pip install datachain`。

2. 导入必要的模块：在Python脚本中导入DataChain和其他必要的库。

3. 创建DataChain对象：使用`DataChain.from_storage`或`DataChain.from_json`等方法创建DataChain对象。

4. 数据处理：使用DataChain提供的方法对数据进行过滤、转换和分析。

5. 结果导出：将处理后的数据导出到文件系统或其他存储系统。

6. 与AI模型集成：将DataChain与PyTorch、TensorFlow等深度学习框架集成，进行模型训练和推理。

7. 监控和优化：使用DataChain的监控工具来优化数据处理流程，提高效率。