项目介绍：Xorbits
什么是 Xorbits？
Xorbits 是一个开源的计算框架，旨在简化数据科学和机器学习任务的扩展。这包括从数据预处理到模型调优、训练和服务全过程。Xorbits 能够利用多核或 GPU 来加速单机计算，并支持扩展到成千上台的机器，以处理TB级的数据及支持大型模型的训练或服务。
Xorbits 为数据科学家和机器学习从业者提供了一流的库，可以在不需要深入了解基础设施的情况下实现任务的无缝扩展。它支持熟悉的 Python API，能够与 pandas、NumPy、PyTorch 和 XGBoost 等多种库兼容。通过简单修改一行代码，就可以将 pandas 工作流无缝扩展至 Xorbits。
为什么选择 Xorbits？
随着机器学习和人工智能任务不断增多且复杂度增加，对计算资源的需求也随之急剧上升。尽管单节点开发环境（如笔记本电脑）提供了便利，但当面临扩展需求时往往显得力不从心。
从笔记本电脑到集群的无缝扩展
使用 Xorbits，无需指定数据的分布方式，甚至无需了解系统有多少内核。用户仍可以使用现有的笔记本环境，享受 Xorbits 带来的显著加速效果，即使在笔记本电脑上也不例外。
处理 pandas 无法处理的大数据集
Xorbits 可以利用系统的所有计算核心，特别适合处理 pandas 可能会减速或耗尽内存的大型数据集。
闪电般的速度
依据基准测试结果，Xorbits 在速度和可扩展性上超过了其他一些流行的 pandas API 框架。
利用 Python 生态系统
Xorbits 致力于充分利用整个机器学习生态系统，提供了与 pandas 及其他库的原生集成。
如何获取 Xorbits？
Xorbits 的源代码托管在 GitHub 上，可以通过 PyPI 获取最新版本的二进制安装包。使用以下命令进行安装：
pip install xorbits
未来规划
Xorbits 项目的未来目标包括：
- 从 pandas 原生过渡到 arrow 原生以进行数据存储，这将大幅降低内存开销并且对计算引擎更友好。
- 引入利用矢量化和代码生成等技术来加速计算的原生引擎。
- 尽可能多地扩展库和算法。
与 Mars 的关系
Xorbits 的创作者主要来自于 Mars 项目，并且目前构建在 Mars 之上以减少重复工作。但 Xorbits 的愿景决定了其不适宜将所有功能堆积在 Mars 之上，因此需要一个新项目来更好地支持其规划。未来将用即将提出的其他新组件替换一些核心的内部组件。
如何参与？
如果您对 Xorbits 项目感兴趣，可以通过以下方式参与：
- 在 GitHub 上提交问题以报告漏洞和提交新功能请求。
- 在 StackOverflow 上提问以获取帮助。
- 通过 Slack 与其他 Xorbits 用户进行协作。
Xorbits 致力于为数据科学和机器学习任务提供强大的支持和资源，旨在为用户创造更高效的计算体验。
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