इस प्रोजेक्ट के बारे में

Spotlight एक Python लाइब्रेरी है जो आपको असंरचित डेटासेट को जल्दी से समझने में मदद करती है। एक मौजूदा pandas DataFrame या Hugging Face डेटासेट से शुरू करके, आप कुछ कोड की पंक्तियों के साथ एक इंटरैक्टिव ब्राउज़र विज़ुअलाइज़ेशन लॉन्च कर सकते हैं और महत्वपूर्ण क्लस्टर की पहचान करने के लिए एम्बेडिंग, भविष्यवाणियों और अनिश्चितताओं जैसे डेटा संवर्द्धन का उपयोग कर सकते हैं। समर्थित डेटा प्रकारों में छवियां, ऑडियो, टेक्स्ट, वीडियो, समय-श्रृंखला और ज्यामितीय डेटा शामिल हैं। एक न्यूनतम उदाहरण एक CSV को DataFrame में लोड करता है और dtype मैपिंग के साथ spotlight.show को कॉल करता है ताकि व्यूअर को पता चले कि छवियों या एम्बेडिंग जैसे कॉलम को कैसे रेंडर करना है। README में दिखाए गए सामान्य उपयोग मामलों में इमेज वर्गीकरण (CIFAR-100 जैसे डेटासेट में समस्याएं ढूंढना, Bing इमेज खोज से फाइन-ट्यूनिंग), ऑडियो वर्गीकरण (emodb डेटासेट पर लिंग पहचान मॉडल की तुलना और डीबग करना, Whisper/CommonVoice डेटा में वक्ता की समस्याएं), टेक्स्ट वर्गीकरण, और मिश्रित खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण जैसे फॉर्मूला 1 रेस परिणाम और दुर्घटना सिमुलेशन डेटा शामिल हैं। प्रत्येक उपयोग मामला कोड स्निपेट, इंटरैक्टिव डेमो और ब्लॉग लेखों से जुड़ता है। स्थापना pip (renumics-spotlight) के माध्यम से है, जिसमें विश्लेषकों और torch-आधारित एम्बेडिंग के लिए वैकल्पिक एक्स्ट्रा शामिल हैं। Python 3.10 या उच्चतर आवश्यक है। README नोट करता है कि ऑडियो डेटा के साथ Hugging Face डेटासेट संस्करण 4 का उपयोग करने के लिए भी torch एक्स्ट्रा और FFmpeg की आवश्यकता होती है। Spotlight पूर्व-परिभाषित लेआउट का समर्थन करता है, उदाहरण के लिए एक debug_classification लेआउट जो लेबल, भविष्यवाणी, एम्बेडिंग और फीचर कॉलम लेता है, और लेआउट को प्रोग्रामेटिक रूप से या UI के माध्यम से भी बनाया जा सकता है। परियोजना उपयोग ट्रैकिंग का दस्तावेजीकरण करती है: यह एक अनाम मशीन ID के तहत क्रैश रिपोर्ट और समग्र प्रदर्शन आंकड़े एकत्र करती है, और SPOTLIGHT_OPT_OUT पर्यावरण चर के माध्यम से ऑप्ट-आउट किया जा सकता है। यह फ़ोल्डर नाम, डेटासेट नाम या पंक्ति डेटा एकत्र नहीं करता है। README दस्तावेज़ीकरण, एक API संदर्भ, एक डेटा-केंद्रित AI प्लेबुक, एक संबंधित स्लाइस डिटेक्शन लाइब्रेरी (Sliceguard), Hugging Face उदाहरण स्पेस, एक Discord चैनल और योगदान दिशानिर्देशों की ओर इशारा करता है।