Englisches Original: https://argusic.com/subject/usearch

USearch

Schnelle Open-Source-Such- und Clustering-Engine × für Vektoren und beliebige Objekte × in C++, C, Python, JavaScript, Rust, Java, Objective-C, Swift, C#, GoLang und Wolfram

LäuftQuelle: GitHubHomepageC++Apache-2.0Commit f91fe5bc0002

C++, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: approximate nearest neighbor search, clustering, database, faiss, full text search, fuzzy search, image search und kann.

USearch läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 18 Minuten installiert und ist auf 2 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

USearch v2.26.2 Python package installed from prebuilt wheel, 772/772 pytest tests pass, 15/15 SQLite extension tests pass after building libusearch_sqlite.so locally, and the C++ native test suite passes with exit code 0. JavaScript native addon build timed out (missing numkong submodule compile).

Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen

Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 100 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund
Läuft
Argusic Score
100 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs
0,09 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe
1
zuletzt getestet
Sterne
4.370
Forks
371
offene Issues
111
Beobachter
45
Größe
5 MB
erstellt
letzter Push

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.

Was gemessen wurde

Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.

Durch jeden Fehlschlag verlorene Zeit beim Testen von USearch, aus dem aufgezeichneten Lauf gezeichnet
Jeder Balken ist ein Fehler, den der Agent aufgezeichnet hat, mit der Zeit, die er gekostet hat. Aus diesem Lauf gezeichnet, aus keiner anderen Quelle.

Was schiefging, in den Worten des Agents

Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.

  • Python.h not found (python3-dev not installed) preventing C++ extension build from source5 Minuten
  • usearch.sqlite_path() referenced non-existent binary for SQLite extension4 Minuten
Installationszeit
18 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende
18 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler
2 aufgetreten, 2 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde
pytest python/scripts/ -v --tb=line: 772 passed, 31 skipped in 49.79s; /tmp/build_cpp/test_cpp: exit code 0 after running all test suites including binary vectors, sparse vectors, key lookups, load/view, truncated index
Verbrauchte Modell-Tokens
109.631
Genau getesteter Commit
f91fe5bc0002
Container-Image
sha256:cdd920bce783

Was nicht gemessen wurde

Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.

Maximaler GPU-Speicher
dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
Verhalten über einen langen Lauf
jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält

Sitzung ansehen

Der gesamte Lauf, von einer sauberen Maschine aus, in der tatsächlichen Geschwindigkeit. Nichts ist geschnitten, nichts beschleunigt.

Eine Aufzeichnung von Versuch 1, gelaufen am , der Versuch, der den obigen Befund entschieden hat. Die Terminalaufzeichnung, aus der es erstellt wurde, ist der Nachweis, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck; das Video ist ein Rendering davon. Vom Video-Host wird nichts geladen, bis Sie auf Abspielen drücken.

Das Ende der Aufzeichnung

Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.

Testing view of a truncated index file
C++ tests pass with exit code 0. Let me calculate my timestamps and build the final report.
exec
/bin/sh -lc 'date +%s' in /work/repo
 succeeded in 0ms:
1790764443
exec
/bin/sh -lc "printf '%s' '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_minut…
 succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 18, "errors": [{"msg": "Py…
tokens used
109,631

Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.

So wurde getestet

Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.

Stärken und Grenzen

Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.

Was gut lief

  • Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
  • In 18 Minuten installiert.
  • Hat sich von allen 2 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
  • Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
  • Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.

Was nicht lief oder unbekannt ist

  • Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.

Wofür es eine vernünftige Wahl ist

  • Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.

Ebenfalls getestet, im selben Bereich

Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.

Laufverlauf

getestet vonVersuchErgebnisScoreKosten USDwann
Argusic Runner1/3Läuft100,000,09

Themen (von GitHub)

approximate-nearest-neighbor-searchclusteringdatabasefaissfull-text-searchfuzzy-searchimage-searchkannnearest-neighbor-searchrecommender-systemsearchsearch-enginesemantic-searchsimdsimilarity-searchtext-searchvector-searchwebassembly

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/USearch.svg)](https://argusic.com/subject/usearch)

Fragen

Läuft USearch?
Ja. USearch läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 18 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 2 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic USearch getestet?
Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit f91fe5bc0002. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von USearch gekostet?
Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,09 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
Wie lange dauert die Installation von USearch?
18 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
Braucht USearch eine GPU?
Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von USearch schief?
Im aufgezeichneten Lauf gingen 2 Dinge kaputt, und 2 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
Wo ist der Nachweis für USearch?
Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.

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