Zasper - Go भाषा में विकसित आधुनिक और कुशल JupyterLab विकल्प

 (github.com/zasper-io)
9 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-01-03 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Zasper एक ऐसा IDE है जिसे बड़े पैमाने की concurrency को सपोर्ट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है
    • यह न्यूनतम मेमोरी उपयोग और बेहतर गति देता है, और कई समानांतर कनेक्शनों को संभालता है
    • यह Jupyter Notebook की तरह REPL शैली के डेटा एप्लिकेशन रन करने के लिए उपयुक्त है
    • यह वर्तमान में Mac पर पूरी तरह समर्थित है, जबकि Linux पर सीमित समर्थन देता है
  • Benchmark
    • Zasper में JupyterLab की तुलना में RAM और CPU का उपयोग 4 गुना कम है।
    • JupyterLab लगभग 104.8 MB RAM और 0.8 CPU का उपयोग करता है, जबकि Zasper 26.7 MB RAM और 0.2 CPU का उपयोग करता है।
  • Zasper को बनाने का कारण
    • मार्केट में Databricks Notebooks और Deepnote Notebooks जैसे JupyterLab-सदृश front-end tools मौजूद हैं, लेकिन ज़्यादातर मुफ्त नहीं हैं और क्लाउड में काम करने की जरूरत पड़ती है।
    • Zasper स्थानीय मशीन पर स्मूदली काम करने के लिए बनाया गया है और उपलब्ध संसाधनों का प्रभावी उपयोग करके अधिकतम दक्षता सुनिश्चित करता है।
    • Go भाषा REST, RPC और WS प्रोटोकॉल को मजबूत सपोर्ट देती है तथा concurrency और performance में बेहतर है।
    • Python I/O-केंद्रित asynchronous काम के लिए उपयुक्त है, लेकिन CPU-केंद्रित कामों में इसकी सीमाएं हैं।
  • एडिटर, टर्मिनल, लॉन्चर, Jupyter Notebook, वर्ज़न कंट्रोल, कमांड पैलेट, डार्क मोड जैसी कई सुविधाएँ प्रदान करता है
  • यह Electron ऐप और वेब ऐप दोनों फॉर्म में उपलब्ध है।
  • रोडमैप
    • Zasper का लक्ष्य डेटा वैज्ञानिकों और AI इंजीनियरों के लिए एक मजबूत IDE ecosystem बनाना है और इसकी आगे की दिशा इस प्रकार है:
      • Jupyter Notebook के अलावा custom data apps का सपोर्ट
      • मौजूदा tools के साथ आसान integration
      • क्लाउड में self-hosted deployment के लिए Zasper Hub प्रदान करना

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-01-03
Hacker News टिप्पणियाँ

  • Zasper के लेखक के अनुसार, Zasper का Jupyter kernel processing मॉडल Go coroutines पर बना है और यह JupyterLab के Python-based तरीके से बेहतर है

    • Zasper में RAM और CPU का उपयोग JupyterLab की तुलना में लगभग 1/4 है
    • खोज जैसी सुविधाएँ अभी पूरी तरह optimized नहीं हैं, इसलिए इसमें कुछ धीमापन है
    • यह अभी एक अकेले फुल-टाइम डेवलपर द्वारा बनाया जा रहा है और आगे सुधार की योजना है
    • वे पहले ड्राफ्ट के लिए सकारात्मक प्रतिक्रिया की उम्मीद कर रहे हैं

  • Marimo में Streamlit और Jupyter की खासियतें जोड़ने वाला Jupyter विकल्प होने के कारण रुचिकर लगता है

  • उन्होंने सवाल उठाया कि RAM और CPU में कमी वास्तव में कितनी meaningful है

    • Python code सामान्यतः अधिक resources consume करता है, इसलिए Go threading वास्तव में कितना मदद करेगा यह स्पष्ट नहीं

  • कुछ लोगों का मानना है कि JupyterLab भले ही थोड़ा पुराना हो, लेकिन लगातार development के कारण अभी भी modern बना हुआ है

  • विकल्प सिर्फ macOS पर चलता है, Linux पर केवल आंशिक support देता है, और केवल IPython support करता है

    • कहा गया कि Go से मिलने वाला performance gain Electron के कारण offset हो जाता है

  • उन्होंने कहा कि Jupyter में rstudio जैसा interface चाहिए और code block execute करने की सुविधा महत्वपूर्ण है

    • JupyterLab का "open console for notebook" feature उन्हें पसंद है, लेकिन text भेजने या keyboard shortcut से focus बदलने का तरीका नहीं मिला
    • इसी कारण वे VSCode की Jupyter implementation नहीं use करते

  • UI के लिए Wails को consider किया जाना चाहिए, ऐसा सुझाव दिया गया

    • Go पर इतना प्रयास करने के बाद भी Electron use करने पर खेद जताया गया

  • VSCode की Jupyter notebook support की तुलना में इसमें क्या अतिरिक्त फायदा हो सकता है, इसे लेकर जिज्ञासा व्यक्त की

  • पूछ रहे हैं कि चल रहे frontend से disconnect होकर फिर reconnect करने पर output कहीं खो तो नहीं जाता

  • इसे JupyterLab frontend को replace करके Jupyter kernel से connection बनाए रखने वाला project माना जा सकता है

    • सैद्धांतिक रूप से यह JavaScript या अन्य भाषा के kernels support कर सकता है
    • परियोजना अभी तक केवल IPython kernel पर ही टेस्ट की गई है, इसलिए भविष्य में इसका आगे का रास्ता क्या होगा इसमें रुचि देखी गई