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关于 Towhee

Towhee 是一个开源的 embedding 框架，包含丰富的数据处理算法与神经网络模型。通过 Towhee，能够轻松地处理非结构化数据（如图片、视频、音频、长文本等），完成原始数据到向量的转换。

同时，Towhee 也是一个开放的算法与模型交流社区。

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Towhee 可以让用户像搭积木一样，轻松地完成 AI 应用程序的构建和落地。通过使用大语言模型(LLM)以及其他SOTA深度学习模型，从各种未加工过的非结构化数据中（长文本、图像、音频和视频）提取信息，并将这些信息存储到合适的存储系统中,比如可以将提取出的向量数据存储到向量数据库中。开发人员能够通过Towhee提供的Pythonic API来完成各种 AI 流水线和 AI 应用的原型设计，享受自动代码优化，低成本实现生产环境的应用性能优化。

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• 官网：https://towhee.io
• github : https://github.com/towhee-io
• 中文文档：https://github.com/towhee-io/towhee/blob/main/README_CN.md
• Slack: https://slack.towhee.io
• Twitter: https://twitter.com/towheeio

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相关文章

• Towhee，开源的 embedding 框架与社区
  https://mp.weixin.qq.com/s/oRU19zT78LvilUmlwPS5OA

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✨ 项目特点

🎨 多模态 Towhee 能够处理各种数据类型。无论是图像数据、视频片段、文本、音频文件还是分子结构,Towhee 都可以处理。

📃 LLM 管道编排 Towhee 具有灵活性,可以适应不同的大语言模型(LLM)。此外,它允许在本地托管开源大模型。此外,Towhee 提供了prompt管理和知识检索等功能,使与这些 LLM 的交互更加高效和有效。

🎓 丰富的算子 Towhee 提供了五个领域内众多最先进的现成模型:计算机视觉、自然语言处理、多模态、音频和医疗领域。拥有超过 140 个模型,如 BERT 和 CLIP,以及丰富的功能,如视频解码、音频切片、帧采样和降维,它有助于高效地搭建数据处理流水线。

🔌 预构建的 ETL 管道 Towhee 提供现成的 ETL(提取、转换、加载)管道用于常见任务,如增强生成检索、文本图像搜索和视频副本检测。这意味着您不需要成为 AI 专家即可使用这些功能构建应用程序。

⚡️ 高性能后端 利用 Triton 推理服务器的计算能力,Towhee 可以使用 TensorRT、Pytorch 和 ONNX 等平台加速 CPU 和 GPU 上的模型服务。此外,您可以用几行代码将 Python 管道转换为高性能的 Docker 容器,实现高效部署和扩展。

🐍 Python 风格的 API Towhee 包含一个 Python 风格的方法链 API,用于描述自定义数据处理流水线。我们还支持模式,这使得处理非结构化数据就像处理表格数据一样简单。

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🎓 快速入门

Towhee 需要 Python 3.7 及以上的运行环境，可以通过 pip 来完成快速安装：

pip install towhee towhee.models

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流水线

预定义流水线

Towhee 提供了一些预定义流水线，可以帮助用户快速实现一些功能。 目前已经实现的有：

• 文本embedding
• 图像embedding
• 视频去重
• 基于大语言模型的知识库问答

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所有的流水线均能在Towhee Hub上找到，下面是sentence_embedding流水线的使用示例:

from towhee import AutoPipes, AutoConfig
# get the built-in sentence_similarity pipeline
config = AutoConfig.load_config('sentence_embedding')
config.model = 'paraphrase-albert-small-v2'
config.device = 0
sentence_embedding = AutoPipes.pipeline('sentence_embedding', config=config)

# generate embedding for one sentence
embedding = sentence_embedding('how are you?').get()
# batch generate embeddings for multi-sentences
embeddings = sentence_embedding.batch(['how are you?', 'how old are you?'])
embeddings = [e.get() for e in embeddings]

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自定义流水线

通过Towhee python API，可以实现自定义的流水线, 下面示例中，我们来创建一个基于 CLIP 的跨模态检索流水线。

from towhee import ops, pipe, DataCollection
# create image embeddings and build index
p = (
    pipe.input('file_name')
    .map('file_name', 'img', ops.image_decode.cv2())
    .map('img', 'vec', ops.image_text_embedding.clip(model_name='clip_vit_base_patch32', modality='image'))
    .map('vec', 'vec', ops.towhee.np_normalize())
    .map(('vec', 'file_name'), (), ops.ann_insert.faiss_index('./faiss', 512))
    .output()
)

for f_name in ['https://raw.githubusercontent.com/towhee-io/towhee/main/assets/dog1.png',
               'https://raw.githubusercontent.com/towhee-io/towhee/main/assets/dog2.png',
               'https://raw.githubusercontent.com/towhee-io/towhee/main/assets/dog3.png']:
    p(f_name)

# Flush faiss data into disk. 
p.flush()
# search image by text
decode = ops.image_decode.cv2('rgb')
p = (
    pipe.input('text')
    .map('text', 'vec', ops.image_text_embedding.clip(model_name='clip_vit_base_patch32', modality='text'))
    .map('vec', 'vec', ops.towhee.np_normalize())
    # faiss op result format:  [[id, score, [file_name], ...]
    .map('vec', 'row', ops.ann_search.faiss_index('./faiss', 3))
    .map('row', 'images', lambda x: [decode(item[2][0]) for item in x])
    .output('text', 'images')
)

DataCollection(p('puppy Corgi')).show()

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🚀 核心概念

Towhee 由四个主要模块组成：“算子（Operators）”、“流水线（Pipelines）”、“数据处理 API（DataCollection API）”和“执行引擎（Engine）”。

• 算子（Operator）：算子是构成神经网络数据处理水流线(neural data processing pipeline)的“积木块”（基础组件）。这些基础组件按照任务类型进行组织，每种任务类型都具有标准的调用接口。一个算子可以是某种神经网络模型，某种数据处理方法，或是某个 Python 函数。
• 流水线（Pipeline）：流水线是由若干个算子组成的 DAG（有向无环图）。流水线可以实现比单个算子更复杂的功能，诸如特征向量提取、数据标记、跨模态数据理解等。
• 数据处理 API（DataCollection）: DataCollection API 是用于描述流水线的编程接口。提供多种数据转换接口：map, filter, flat_map, concat, window, time_window以及window_all，通过这些接口，可以快速构建复杂的数据处理管道，处理视频，音频，文本，图像等非结构化数据。
• 执行引擎（Engine）: 执行引擎负责实例化流水线、任务调度、资源管理，以及运行期性能优化。面向快速原型构建，Towhee 提供了轻量级的本地执行引擎；面向生产环境需求，Towhee 提供了基于 Nvidia Triton 的高性能执行引擎。

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2024-03-27（三）