Embedding Atlas 开源项目教程

Embedding Atlas 开源项目教程

embedding-atlas Embedding Atlas is a tool that provides interactive visualizations for large embeddings. It allows you to visualize, cross-filter, and search embeddings and metadata. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/embedding-atlas

1. 项目介绍

Embedding Atlas 是一个开源工具，提供用于大规模嵌入向量的交互式可视化。它允许用户可视化、交叉过滤和搜索嵌入向量及其元数据。该项目旨在帮助用户更好地理解和分析高维数据，通常用于机器学习和自然语言处理等领域。

2. 项目快速启动

要使用 Embedding Atlas，首先需要确保您的环境中已安装 Python。以下是快速启动项目的步骤：

安装 Embedding Atlas

pip install embedding-atlas

运行示例数据集

embedding-atlas <your-dataset.parquet>

替换 <your-dataset.parquet> 为您的数据集路径。

使用 Jupyter Notebook

如果您想在 Jupyter Notebook 中使用 Embedding Atlas，可以导入相应的模块：

from embedding_atlas.widget import EmbeddingAtlasWidget

然后，展示您的数据框：

EmbeddingAtlasWidget(df)

替换 df 为您的 DataFrame 对象。

3. 应用案例和最佳实践

可视化高维数据

在实际应用中，Embedding Atlas 可用于可视化高维数据，如词嵌入、图像特征等。以下是一个最佳实践示例：

1. 准备数据集：确保您的数据集格式正确，例如 Parquet 格式。
2. 加载数据集：使用 Embedding Atlas 的命令行工具加载数据。
3. 分析结果：通过交互式界面探索数据，寻找模式、异常或群体。

集成到 Web 应用

Embedding Atlas 也提供了前端组件，可以集成到 Web 应用中。以下是一个简单的集成步骤：

1. 安装 npm 包：

npm install embedding-atlas

2. 在您的 Web 应用中导入组件：

import { EmbeddingAtlas, EmbeddingView, Table } from 'embedding-atlas';

3. 使用组件渲染数据：

<EmbeddingAtlas>
  <EmbeddingView data={yourData} />
  <Table data={yourData} />
</EmbeddingAtlas>

替换 yourData 为您的数据。

4. 典型生态项目

Embedding Atlas 的生态系统包括多个子项目，例如：

• packages/component：提供 EmbeddingView 和 EmbeddingViewMosaic 组件。
• packages/table：提供 Table 组件。
• packages/viewer：提供用于可视化嵌入向量的前端应用程序。
• packages/density-clustering：提供密度聚类算法，用 Rust 编写。
• packages/umap-wasm：提供 UMAP 算法的 WebAssembly 实现。

通过这些子项目，开发者可以更灵活地构建自己的应用程序，扩展 Embedding Atlas 的功能。

embedding-atlas Embedding Atlas is a tool that provides interactive visualizations for large embeddings. It allows you to visualize, cross-filter, and search embeddings and metadata. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/embedding-atlas