DeepSeek AI发布Smallpond：基于DuckDB和3FS的轻量级数据处理框架

在当前迅猛发展的人工智能领域，越来越多的公司开始致力于数据的解析和预测分析。DeepSeek AI 就是在此背景下，更加彰显其数据处理能力的优秀案例。作为一种新兴的深度学习框架，Smallpond 结合了 DuckDB 和 3FS 技术，旨在提升 SQL 查询的效率和分析精确度。它将大规模 SSD 与 RDMA 相结合，使得数据的处理速度大幅提升。总体来说，Smallpond 提供了一种优越的解决方案来处理复杂数据。

由此，DeepSeek AI 和 Smallpond 正在引领一波关于高效数据解析的新潮流，尤其是伴随着 DuckDB 和 3FS 的加入，使得它们成为了数据分析领域的强大工具。Smallpond 的设计以 SQL 语言为基础，确保与现有的数据系统的兼容性与顺利集成——这种整合不仅增强了小规模计算的能力，也使许多企业在原有数据分析功能的基础上，迈出了一大步。

Smallpond 的版本兼容 Python 3.8 到 3.12，用户只需利用 pip 安装相应的库，即可开始使用 Smallpond。这款数据分析工具能够方便地与用户的工作流结合，通过简单的命令即可完成数据分析任务。此外，用户可以自由地进行数据实验，而 Smallpond 则给予持续的支持，促进创新的实现。

在数据处理方面，Smallpond 的表现尤为突出，它能够利用 DuckDB 的 SQL 查询引擎进行灵活高效的数据分析。而且，通过集成 Ray 框架，Smallpond 使得大规模数据处理的并行计算变得更加简单，用户能够更加轻松高效地完成不同规模的数据任务。总体来说，Smallpond 的设计理念强调了速度和效率，为企业提供了强有力的支持。

在测评阶段，Smallpond 采用 GraySort 方法，以处理高达 110.5TiB 的数据，性能表现出来是非常卓越的，其中在处理 3.66TiB 的数据时，其吞吐量相当可观。通过使用 Smallpond，用户能够更快地处理 TB 级别的数据，这种数据处理能力使得它在众多分析工具中脱颖而出。整体来看，Smallpond 表现出来的高效性与持续优化的能力，证明了它在数据分析领域的优秀地位。

Smallpond 能够处理数以亿计的数据，实现实时分析能力，用户可以借助 DuckDB 高效执行 SQL 查询，结合 3FS 的独特优势，确保数据能够快速流转。小型企业同样可以享受到高端数据分析带来的便利，这让 Smallpond 称得上是一个值得推荐的分析工具。

了解更多信息请访问: https://github.com/deepseek-ai/smallpond?tab=readme-ov-file

关于我们：

🌊 Smallpond 是由 DeepSeek AI 开发的深度学习框架，结合了 DuckDB 和 3FS 技术。

⚙️ 兼容 Python3.8 到 3.12，可以轻松集成到已有数据处理工作流中。

🚀 通过 GraySort 支持，Smallpond 能够处理 TB 级别的数据，持续优化分析过程。