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<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/8307a823-ce28-4a8a-9f67-ec5e4ff9d5f6.png" width="150px"> Squirrel Core

以协作、灵活和高效的方式共享、加载和转换数据

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Squirrel是什么？

Squirrel是一个Python库，使机器学习团队能够以协作、灵活和高效的方式共享、加载和转换数据。

1. **速度：**避免数据停滞，即昂贵的GPU不会因等待数据而闲置。

2. **成本：**首先，避免GPU停滞；其次，允许对数据进行分片和聚类，并以捆绑方式存储和加载，降低数据存储桶云存储的成本。

3. **灵活性：**使用灵活的标准数据方案，可适应任何设置，包括多模态数据。

4. **协作：**以自助模式更轻松地在团队和项目之间共享数据和代码。

从任何地方向您的机器学习模型流式传输数据就像这样简单：

it = (
    Catalog.from_plugins()["imagenet"]
    .get_driver()
    .get_iter("train")
    .map(lambda r: (augment(r["image"]), r["label"]))
    .batched(100)
)

查看我们完整的入门教程笔记本。如果您有任何问题或想要贡献，请加入我们的Slack社区。

安装

您可以通过以下方式安装squirrel-core：

pip install squirrel-core

要安装所有功能和特性：

pip install "squirrel-core[all]"

或选择您需要的依赖项：

pip install "squirrel-core[gcs,torch]"

请参阅文档的安装部分，了解支持的依赖项的完整列表。

文档

在ReadTheDocs阅读我们的文档

Squirrel数据集

Squirrel-datasets-core是一个配套的Python包，它做三件事：

1. 通过公共数据集的自定义驱动程序扩展Squirrel平台的数据转换、访问和发现功能。
2. 它还允许您访问来自Huggingface、Activeloop Hub和Torchvision的大量开源数据集，并且您将在此基础上获得Squirrel的所有功能！
3. 它提供开源和社区贡献的教程和示例笔记本，用于使用Squirrel。

贡献

Squirrel是开源的，欢迎社区贡献！

查看贡献指南，了解如何参与。

Squirrel背后的人

我们是Merantix Momentum，一个由约30名机器学习工程师组成的团队，为工业和研究开发机器学习解决方案。每个项目都有其自身的挑战、数据类型和学习内容，但我们始终面临的一个问题是可扩展的数据加载、转换和共享。我们一直在寻找一种解决方案，能够以快速和成本效益的方式加载数据，同时保持灵活性以处理任何可能的数据集并与任何API集成。这就是我们构建Squirrel的原因 - 我们希望您会发现它和我们一样有用！顺便说一下，我们正在招聘！

引用

如果您在研究中使用Squirrel，请使用以下方式引用：

@article{2022squirrelcore,
  title={Squirrel: A Python library that enables ML teams to share, load, and transform data in a collaborative, flexible, and efficient way.},
  author={Squirrel Developer Team},
  journal={GitHub. Note: https://github.com/merantix-momentum/squirrel-core},
  doi={10.5281/zenodo.6418280},
  year={2022}
}