一个用于传输中的嵌套、非结构化、多模态数据的库,包括文本、图像、音频、视频、3D 网格等。它允许深度学习工程师使用 Python
一个用于传输中的嵌套、非结构化、多模态数据的库,包括文本、图像、音频、视频、3D网格等。它允许深度学习工程师使用PythonicAPI高效地处理、嵌入、搜索、推荐、存储和传输多模态数据。跨/多模态世界的大门:用于表示复杂/混合/嵌套文本、图像、视频、音频、3D网格数据的超表现力数据结构。吉娜的基础数据结构,CLIP-即服务,DALL·E流,迪斯科艺术等数据科学强国:通过CPU/GPU上的Torch/TensorFlow/ONNX/PaddlePaddle,大大加快数据科学家在嵌入、k-NN匹配、查询、可视化和评估方面的工作。传输中的数据:针对网络通信进行了优化,随时可以在线连接,在Protobuf、bytes、base64、JSON、CSV、DataFrame中进行快速和压缩的序列化。非常适合流式传输和内存不足数据。一站式k-NN:主流矢量数据库的统一一致的API,允许最近的邻居搜索,包括Elasticsearch,Redis,ANNLite,Qdrant,Weaviate。对于现代应用程序:GraphQL支持使您的服务器在请求和响应时具有多功能性;内置的数据验证和JSON架构(OpenAPI)可帮助您构建可靠的Web服务。Pythonic体验:设计得像Python列表一样简单。如果你知道如何Python,你就知道如何DocArray。直观的习语和类型注释简化了您编写的代码。与IDE集成:在Jupyter笔记本和GoogleColab上实现漂亮的打印和可视化;PyCharm&VSCode中的全面自动完成和类型提示。DocArray由三个简单的概念组成:文档:一种数据结构,用于轻松表示嵌套的非结构化数据。DocumentArray:用于高效访问、操作和理解多个文档的容器。数据类:用于直观地表示多模态数据的高级API。#数据库
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