Что такое daft-distributed-scaling?
Масштабируйте рабочие процессы Daft для распределенных кластеров Ray. Вызывайте при оптимизации производительности или обработке больших данных. Источник: eventual-inc/daft.
Масштабируйте рабочие процессы Daft для распределенных кластеров Ray. Вызывайте при оптимизации производительности или обработке больших данных.
Быстро установите AI-навык daft-distributed-scaling в вашу среду разработки через командную строку
Источник: 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.
Масштабируйте рабочие процессы Daft для распределенных кластеров Ray. Вызывайте при оптимизации производительности или обработке больших данных. Источник: eventual-inc/daft.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/eventual-inc/daft --skill daft-distributed-scalingМасштабируйте рабочие процессы Daft для распределенных кластеров Ray. Вызывайте при оптимизации производительности или обработке больших данных. Источник: eventual-inc/daft.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/eventual-inc/daft --skill daft-distributed-scaling После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/eventual-inc/daft