Daft
项目核心内容总结：
Daft 是一个高性能数据引擎，专为 AI 和多模态工作负载设计，支持图像、音频、视频及结构化数据的统一处理。其主要特性包括：
- 多模态处理：在单一框架中处理图像、音频、视频、嵌入向量及结构化数据。
- 内置 AI 操作：支持大规模运行 LLM 提示、生成嵌入向量及数据分类（兼容 OpenAI、Transformers 等模型）。
- 性能与扩展性：基于 Python 与 Rust 构建，提供本地及分布式集群（Ray、Kubernetes、Daft Cloud）无缝扩展能力。
- 数据连接：支持 S3、GCS、Iceberg、Delta Lake 等多源数据接入。
- 可靠性：智能内存管理与默认配置减少调优复杂度。
使用方法：
通过 pip install daft 安装（需 Python 3.10+），详细步骤见官方文档。快速入门包含加载电商数据集、处理图像及运行 AI 推理的示例。
其他信息：
- 提供示例、用户指南及 API 文档。
- 基准测试对比其他框架（如 Pandas、Polars、PySpark 等）。
- 默认收集非标识性使用数据，可通过
DO_NOT_TRACK=true禁用。 - 采用 Apache 2.0 许可证。