Qu'est-ce que daft-distributed-scaling ?
Adaptez les flux de travail Daft aux clusters Ray distribués. Invoquer lors de l’optimisation des performances ou de la gestion de données volumineuses. Source : eventual-inc/daft.
Adaptez les flux de travail Daft aux clusters Ray distribués. Invoquer lors de l’optimisation des performances ou de la gestion de données volumineuses.
Installez rapidement le skill IA daft-distributed-scaling dans votre environnement de développement via la ligne de commande
Source : eventual-inc/daft.
| Strategy | API | Use Case | Pros/Cons |
| Shuffle | repartition(N) | Light data (e.g. file paths), Joins | Global balance. High memory usage (materializes data). | | Streaming | intobatches(N) | Heavy data (images, tensors) | Low memory (streaming). High scheduling overhead if batches too small. |
Light Data: Repartitioning Best for distributing file paths before heavy reads.
Adaptez les flux de travail Daft aux clusters Ray distribués. Invoquer lors de l’optimisation des performances ou de la gestion de données volumineuses. Source : eventual-inc/daft.
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
npx skills add https://github.com/eventual-inc/daft --skill daft-distributed-scalingAdaptez les flux de travail Daft aux clusters Ray distribués. Invoquer lors de l’optimisation des performances ou de la gestion de données volumineuses. Source : eventual-inc/daft.
Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/eventual-inc/daft --skill daft-distributed-scaling Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw
https://github.com/eventual-inc/daft