ScaNN Python: Libérez la puissance de la recherche vectorielle efficace

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Jennie Rose

Published on 30/04/2024

Si vous avez déjà exploré le machine learning ou la science des données, vous savez que trouver les éléments les plus similaires dans un grand ensemble de données peut être comme chercher une aiguille dans une botte de foin. Les méthodes traditionnelles peuvent être lentes et laborieuses, surtout lorsque votre ensemble de données devient plus important. C'est là qu'intervient ScaNN Python, une bibliothèque révolutionnaire qui rend la recherche de similarité vectorielle non seulement réalisable, mais incroyablement efficace.

Dans ce guide complet, nous plongerons en profondeur dans ce qu'est ScaNN Python, comment il fonctionne et pourquoi c'est un outil indispensable pour toute personne travaillant avec de grands ensembles de données. Nous vous guiderons également dans le processus d'installation sur Mac, vous aiderons à résoudre les problèmes courants, et même le comparerons à une autre bibliothèque populaire, Faiss. Alors, commençons !

Qu'est-ce que ScaNN Python ?

ScaNN signifie Scalable Nearest Neighbors. Il s'agit d'une bibliothèque développée par Google qui est conçue pour effectuer une recherche de similarité vectorielle à grande échelle. Mais qu'est-ce que cela signifie ? En termes simples, ScaNN vous aide à trouver les éléments de votre ensemble de données qui sont les plus similaires à un élément de requête, et cela se fait très rapidement. Voici pourquoi cela est important :

• Rapidité : Les méthodes traditionnelles peuvent prendre une éternité à rechercher dans de grands ensembles de données. ScaNN utilise des techniques d'approximation pour accélérer la recherche.

• Évolutivité : Que vous traitiez des centaines ou des millions de points de données, ScaNN peut le gérer sans sourciller.

• Flexibilité : ScaNN n'est pas réservé aux données textuelles ; il peut également être utilisé pour les images, les sons et plus encore.

Comment ScaNN parvient-il à cela ?

Sous le capot, ScaNN utilise une technique connue sous le nom de recherche du voisin le plus proche approximatif (ANN). Contrairement aux méthodes exactes qui calculent la distance entre la requête et chaque point individuel de l'ensemble de données, les méthodes ANN utilisent des raccourcis intelligents. Elles divisent l'ensemble de données en petits fragments et ne recherchent que dans les plus prometteurs. Cela réduit considérablement la charge de calcul, rendant l'opération de recherche beaucoup plus rapide.

Comment installer ScaNN Python sur Mac

Étape 1 : Vérifier la version de Python

Avant même de penser à installer ScaNN, assurez-vous d'utiliser une version compatible de Python. ScaNN prend en charge les versions de Python 3.6 à 3.9. Pour vérifier votre version de Python, ouvrez votre terminal et exécutez :

python --version

Si vous n'utilisez pas une version compatible, vous devrez d'abord mettre à jour Python.

Étape 2 : Utiliser Docker pour la compatibilité

Voici le hic : ScaNN est principalement conçu pour les environnements Linux. Mais ne vous inquiétez pas, les utilisateurs Mac peuvent toujours y accéder en utilisant Docker. Voici comment faire :

1. Installer Docker : Si vous n'avez pas Docker, téléchargez-le et installez-le depuis le site officiel (opens in a new tab).

2. Tirer une image Linux : Ouvrez votre terminal et exécutez la commande suivante pour extraire une image Linux avec Python installé :

   docker pull python:3.8

3. Exécuter le conteneur Docker : Maintenant, exécutez le conteneur avec cette commande :

   docker run -it python:3.8 /bin/bash

4. Installer ScaNN : Une fois à l'intérieur du conteneur, vous pouvez installer ScaNN comme vous le feriez sur une machine Linux :

   pip install scann

Et voilà ! Vous avez réussi à installer ScaNN sur votre Mac en utilisant Docker.

Étape 3 : Compiler depuis les sources comme alternative

Si Docker n'est pas votre tasse de thé, vous pouvez également compiler ScaNN à partir des sources. Il s'agit d'une approche plus technique qui nécessite une certaine familiarité avec GitHub et les outils de ligne de commande. Voici un bref récapitulatif :

1. Cloner le dépôt GitHub ScaNN : Ouvrez votre terminal et exécutez :

   git clone https://github.com/google-research/google-research.git

2. Accéder au répertoire ScaNN :

   cd google-research/scann

3. Compiler à partir des sources :

   bazel build -c opt --copt=-mavx2 --copt=-mfma --copt=-O3 //scann:build_pip_pkg

4. Créer le paquet Pip :

   bazel-bin/scann/build_pip_pkg artifacts

5. Installer le paquet Pip :

   pip install artifacts/*.whl

Félicitations, vous venez de compiler ScaNN à partir des sources et de l'installer sur votre Mac !

Résolution du problème "No matching distribution found for scann"

Donc, vous avez essayé d'installer ScaNN et vous avez rencontré ce message d'erreur ennuyeux. Ne vous inquiétez pas, vous n'êtes pas seul. Ce problème est courant et peut survenir pour diverses raisons. Examinons quelques solutions :

1. Mettre à jour Pip : Une version obsolète de pip peut causer ce problème. Pour mettre à jour pip, exécutez la commande suivante :

   pip install --upgrade pip

2. Vérifier la version de Python : Assurez-vous d'utiliser une version de Python compatible avec ScaNN (3.6 à 3.9). Si ce n'est pas le cas, envisagez de créer un environnement virtuel avec une version compatible.

3. Utiliser WSL sur Windows : Si vous êtes un utilisateur Windows confronté à ce problème, pensez à utiliser Windows Subsystem for Linux (WSL). Cela vous permet d'exécuter Linux sur votre machine Windows, ce qui facilite l'installation de packages compatibles avec Linux tels que ScaNN.

4. Vérifier les variables d'environnement : Parfois, le problème peut être dû aux variables d'environnement. Assurez-vous que votre variable PATH est correctement définie.

5. Consulter les problèmes sur GitHub : Le dépôt GitHub ScaNN (opens in a new tab) comporte souvent des discussions sur les problèmes courants. Vous pourriez y trouver une solution qui fonctionne pour vous.

En suivant ces étapes, vous résoudrez probablement le problème "No matching distribution found for scann" et pourrez poursuivre votre projet sans encombre.

ScaNN vs Faiss : Qui est le meilleur ?

Lorsqu'il s'agit de la recherche de similarité vectorielle efficace, deux bibliothèques reviennent souvent dans les discussions : ScaNN et Faiss. Les deux sont de puissants outils conçus pour faciliter la vie lorsque vous traitez de grands ensembles de données. Mais comment se comparent-ils dans différents aspects tels que les performances, l'utilisabilité et les fonctionnalités ? Plongeons-nous dans une analyse détaillée pour vous aider à prendre une décision éclairée.

Comparaison des performances : ScaNN vs Faiss

Vitesse

• ScaNN : L'un des principaux atouts de ScaNN est sa vitesse, notamment lorsqu'il s'agit de données clairsemées ou de dimension inférieure. Il utilise diverses techniques d'approximation pour réduire la charge de calcul, le rendant plus rapide pour certains types de données.

• Faiss : Faiss est généralement plus rapide lorsqu'il s'agit de données de grande dimension. Il utilise une gamme d'algorithmes optimisés spécifiquement pour gérer des structures de données complexes, ce qui en fait un démon de vitesse dans ces scénarios.

Utilisation de la mémoire

• ScaNN : ScaNN est conçu pour être efficace en matière d'utilisation de la mémoire. Il utilise des algorithmes basés sur des arbres et d'autres techniques pour minimiser l'utilisation de la mémoire, ce qui en fait un choix idéal pour les systèmes ayant des ressources limitées.

• Faiss : Bien que Faiss soit rapide, il peut consommer beaucoup de mémoire, notamment lorsqu'il s'agit de données de grande dimension. Si la mémoire est une contrainte, vous voudrez peut-être y réfléchir à deux fois avant d'opter pour Faiss.

Précision

• ScaNN : ScaNN offre un bon équilibre entre vitesse et précision. Bien qu'il utilise des méthodes d'approximation, le compromis en termes de précision est souvent négligeable pour la plupart des applications pratiques.

• Faiss : Faiss tend à offrir une précision plus élevée, notamment dans les espaces de grande dimension. Cependant, cela se fait au détriment de la vitesse et de l'utilisation de la mémoire.

Cas d'utilisation pour ScaNN vs Faiss

ScaNN

• Recherche de similarité basée sur le texte : ScaNN est particulièrement performant lorsqu'il s'agit de données textuelles. Ses algorithmes sont optimisés pour les structures de données clairsemées, ce qui en fait un choix privilégié pour l'analyse de texte.

• Systèmes de recommandation : Si vous construisez un moteur de recommandation, ScaNN peut rapidement trouver les éléments les plus similaires à une requête donnée, ce qui le rend très efficace pour ce cas d'utilisation.

• Données de dimension inférieure : ScaNN offre des performances exceptionnelles avec des données de dimension inférieure, ce qui le rend polyvalent pour une variété de tâches d'apprentissage automatique.

Faiss

• Recherche de similarité d'images et de vidéos : Faiss excelle dans le traitement de données denses et de grande dimension telles que les images et les vidéos. Ses algorithmes sont optimisés pour de telles tâches, offrant vitesse et précision élevées.

• Regroupement de données de grande dimension : Si vous traitez des données complexes et de grande dimension, Faiss est plus adapté aux tâches de regroupement.

Lequel dois-je choisir ? ScaNN ou Faiss ?

Le choix entre ScaNN et Faiss dépend essentiellement des exigences spécifiques de votre projet. Voici quelques facteurs à prendre en compte :

• Type et structure des données : Données clairsemées ou textuelles ? Optez pour ScaNN. Données denses ou de grande dimension ? Faiss est votre meilleur choix.

• Contraintes de ressources : Si vous travaillez sur un système avec une mémoire limitée, les algorithmes peu gourmands en mémoire de ScaNN pourraient vous sauver la vie.

• Compromis vitesse/précision : Besoin d'une vitesse fulgurante et prêt à faire une petite concession sur la précision ? ScaNN est fait pour vous. Si vous avez besoin d'une précision supérieure et pouvez vous permettre les ressources de calcul, Faiss est la voie à suivre.

Questions fréquemment posées

Quels types de projets bénéficient le plus de ScaNN ?

• Systèmes de recommandation : ScaNN peut rapidement filtrer de grandes bases de données pour trouver des éléments similaires à une requête donnée, ce qui le rend idéal pour les moteurs de recommandation.

• Analyse de texte : Qu'il s'agisse d'analyse de sentiment ou de modélisation de sujets, ScaNN peut gérer efficacement les données textuelles.

• Reconnaissance d'images : Bien que ce ne soit pas sa force principale, ScaNN peut également être utilisé dans des tâches de reconnaissance d'images lorsqu'il s'agit de données de dimension inférieure.

Est-il possible d'utiliser ScaNN sur Windows ?

Oui, mais c'est un peu compliqué. La meilleure approche consiste à utiliser le sous-système Windows pour Linux (WSL) pour créer un environnement Linux sur votre machine Windows. À partir de là, vous pouvez installer ScaNN comme vous le feriez sur un système Linux.

Comment ScaNN gère-t-il les grands ensembles de données ?

ScaNN utilise des algorithmes de recherche d'approximation du plus proche voisin, ce qui lui permet de gérer de grands ensembles de données sans impact significatif sur les performances. Il est conçu pour être évolutif, donc que votre ensemble de données compte des centaines ou des millions de points, ScaNN peut le gérer efficacement.

Conclusion

Nous avons couvert beaucoup de choses dans ce guide, de la compréhension de ce qu'est ScaNN en Python à son installation sur un Mac et à la résolution des problèmes courants. Nous l'avons également comparé à Faiss pour vous aider à faire un choix éclairé pour vos projets. ScaNN est un outil puissant pour ceux qui travaillent avec de grands ensembles de données et des tâches de recherche de similarité. Sa vitesse, sa scalabilité et sa flexibilité en font un outil indispensable dans votre boîte à outils en science des données.