ScaNN Python: Libérez la puissance de la recherche efficace de vecteurs

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Jennie Rose

Published on 10/11/2023

Si vous vous êtes déjà aventuré dans l'apprentissage automatique 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 encombrantes, surtout lorsque votre ensemble de données devient plus grand. C'est là qu'intervient ScaNN Python, une bibliothèque révolutionnaire qui rend la recherche de similarité vectorielle non seulement réalisable, mais aussi incroyablement efficace.

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

Qu'est-ce que ScaNN Python ?

ScaNN signifie Scalable Nearest Neighbors. C'est une bibliothèque développée par Google qui est conçue pour effectuer une recherche de similarité vectorielle à grande échelle. Mais que signifie cela ? En termes simples, ScaNN vous aide à trouver dans votre ensemble de données les éléments les plus similaires à un élément de requête, et ce de manière très rapide. Voici ce qui est intéressant :

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

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

• Flexibilité : ScaNN n'est pas seulement destiné aux données textuelles ; il peut également être utilisé pour les images, le son, et bien plus encore.

Comment ScaNN parvient-il à cela ?

En interne, ScaNN utilise une technique appelée recherche d'approximation du plus proche voisin (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 petites portions et ne recherchent que dans les plus prometteuses. 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'exécuter 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'exécutez pas une version compatible, vous devrez d'abord mettre à jour Python.

Étape 2 : Utiliser Docker pour la compatibilité

Voici la solution : ScaNN est principalement conçu pour les environnements Linux. Mais ne vous inquiétez pas, les utilisateurs de Mac peuvent toujours l'utiliser avec Docker. Voici comment procéder :

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

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

   docker pull python:3.8

3. Exécutez le conteneur Docker : Maintenant, exécutez le conteneur avec la commande suivante :

   docker run -it python:3.8 /bin/bash

4. Installez 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 à l'aide de Docker.

Étape 3 : Compiler à partir des sources comme alternative

Si Docker n'est pas à votre goût, 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 aperçu :

1. Cloner le référentiel GitHub de 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 package Pip :

   bazel-bin/scann/build_pip_pkg artifacts

5. Installer le package Pip :

   pip install artifacts/*.whl

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

Résoudre le 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 le seul. Ce problème est courant et peut se produire 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 sous Windows : Si vous êtes un utilisateur de Windows confronté à ce problème, envisagez d'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 comme ScaNN.

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

5. Consulter les problèmes sur GitHub : Le référentiel GitHub de ScaNN (opens in a new tab) contient souvent des discussions sur des 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 problème.

ScaNN vs Faiss : Qui est le meilleur ?

Lorsqu'il s'agit de rechercher des similarités vectorielles efficaces, deux bibliothèques reviennent souvent dans les discussions : ScaNN et Faiss. Les deux sont des outils puissants conçus pour faciliter votre vie lors du traitement de grands ensembles de données. Mais comment se comparent-ils sur différents aspects tels que les performances, l'utilisabilité et les fonctionnalités ? Plongeons 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 éparses ou de faible dimension. Il utilise différentes techniques d'approximation pour réduire la charge de calcul, ce qui le rend plus rapide pour certains types de données.

• Faiss : Faiss est généralement plus rapide lorsqu'il s'agit de données à haute dimension. Il utilise une gamme d'algorithmes optimisés spécifiquement conçus 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 économe en mémoire. Il utilise des algorithmes basés sur des arbres et d'autres techniques pour minimiser l'utilisation de la mémoire, ce qui le rend idéal pour les systèmes avec des ressources limitées.

• Faiss : Bien que Faiss soit rapide, il peut être gourmand en mémoire, surtout lorsqu'il s'agit de données à haute dimension. Si la mémoire est une contrainte, vous voudrez peut-être 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 à haute dimension. Cependant, cela se fait au détriment de la vitesse et de l'utilisation de la mémoire.

Cas d'utilisation de ScaNN vs Faiss

ScaNN

• Recherche de similarité basée sur le texte : ScaNN est particulièrement puissant lorsqu'il s'agit de données textuelles. Ses algorithmes sont optimisés pour les structures de données éparses, 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 plus faible dimension : ScaNN fonctionne exceptionnellement bien avec des données de plus faible dimension, ce qui le rend polyvalent pour une variété de tâches d'apprentissage automatique.

Faiss

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

• Regroupement de données à haute dimension : Si vous travaillez avec des données complexes et de haute dimension, Faiss est mieux adapté aux tâches de regroupement.

Lequel choisir : ScaNN ou Faiss ?

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

• Type et structure des données : Données éparses ou textuelles ? Optez pour ScaNN. Données denses ou à haute dimension ? Faiss est votre meilleur choix.

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

• Compromis entre vitesse et précision : Vous avez besoin d'une vitesse fulgurante et vous êtes prêt à faire quelques compromis en termes de précision ? ScaNN est fait pour vous. Si vous avez besoin d'une précision plus élevée et que vous pouvez vous permettre les ressources de calcul, Faiss est le choix à faire.

Foire aux questions

Quels types de projets bénéficient le plus de ScaNN ?

• Systèmes de recommandation : ScaNN peut rapidement parcourir de grandes bases de données pour trouver des éléments similaires à une requête donnée, ce qui en fait un choix 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 plus faible dimension.

ScaNN peut-il être utilisé 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 de grands ensembles de données ?

ScaNN utilise des algorithmes de recherche des voisins les plus proches approximatifs, ce qui lui permet de gérer de grands ensembles de données sans une baisse significative des performances. Il est conçu pour être évolutif, donc que votre ensemble de données comporte des centaines ou des millions de points, ScaNN peut le gérer efficacement.

Conclusion

Nous avons parcouru beaucoup de terrain dans ce guide, de la compréhension de ce qu'est ScaNN 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 tous ceux qui travaillent avec de grands ensembles de données et des tâches de recherche de similarités. Sa vitesse, sa scalabilité et sa flexibilité en font un incontournable dans votre boîte à outils de science des données.