ديب ليك - قاعدة بيانات متعددة الوسائط للذكاء الاصطناعي

نظرة عامة على المشروع

ديب ليك هي قاعدة بيانات مُحسَّنة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مدفوعة بتنسيق تخزين، ومُحسَّنة خصيصًا لتطبيقات التعلم العميق. تم تطوير هذا المشروع بواسطة شركة Activeloop، وهو عبارة عن منصة مفتوحة المصدر لإدارة البيانات، تهدف إلى تبسيط نشر منتجات LLM على مستوى المؤسسات.

الوظائف الأساسية

1. تخزين البيانات متعددة الوسائط

ديب ليك قادرة على تخزين أنواع مختلفة من البيانات:

• تضمينات المتجهات (Embeddings)
• الصور (Images)
• النصوص (Text)
• مقاطع الفيديو (Videos)
• الصوت (Audio)
• مستندات PDF
• صور DICOM الطبية
• التعليقات التوضيحية والعلامات (Annotations)

2. بنية بلا خادم

ديب ليك بلا خادم، حيث يتم تشغيل جميع العمليات الحسابية على جانب العميل، مما يمكّن المستخدمين من إطلاق تطبيقات إنتاج خفيفة الوزن في ثوانٍ.

3. دعم متعدد السحابات

• Amazon S3
• Google Cloud Platform (GCP)
• Microsoft Azure
• Activeloop Cloud
• التخزين المحلي
• التخزين في الذاكرة
• متوافقة مع أي تخزين متوافق مع S3 (مثل MinIO)

4. الضغط الأصلي والتحميل الكسول

• تخزين الصور والصوت والفيديو بتنسيقات مضغوطة أصلية
• دعم فهرسة التحميل الكسول المشابهة لـ NumPy
• تحميل البيانات فقط عند الحاجة (مثل تدريب النماذج أو تشغيل الاستعلامات)

سيناريوهات التطبيق الأساسية

تطوير تطبيقات LLM

import deeplake
from langchain.vectorstores import DeepLake
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = DeepLake(dataset_path="./my_deeplake/", embedding_function=embeddings)

db.add_texts(["Deep Lake is amazing for LLM apps"])

تدريب نماذج التعلم العميق

import deeplake


ds = deeplake.load('hub://activeloop/coco-train')


train_loader = ds.pytorch(num_workers=0, batch_size=16, shuffle=True)


for batch in train_loader:

    pass

الخصائص التقنية

تكامل محمل البيانات

• PyTorch DataLoader - دعم مدمج
• TensorFlow Dataset - تكامل سلس
• تبديل تلقائي لمجموعة البيانات
• نقل متدفق عالي الأداء

قدرات الاستعلام والبحث

• البحث عن تشابه المتجهات
• دعم الاستعلامات المعقدة
• تصفية البيانات في الوقت الفعلي
• استرجاع متعدد الوسائط

التحكم في الإصدار

ds.checkout('main')
ds.commit("Added new training data")
ds.branch('experiment-v2')

تكامل النظام البيئي

تكامل أدوات LLM

• LangChain - كخلفية لتخزين المتجهات
• LlamaIndex - دعم تطبيقات RAG
• OpenAI - تخزين متجهات التضمين
• Hugging Face - تكامل النموذج

أدوات MLOps

• Weights & Biases - تتبع نسب البيانات
• MMDetection - تدريب نماذج الكشف عن الكائنات
• MMSegmentation - تدريب نماذج تجزئة الدلالات

دعم التصور

توفر Deep Lake دعمًا فوريًا للتصور، بما في ذلك:

• عرض المربعات المحيطة
• ترميز القناع
• تعليقات توضيحية للبيانات
• متصفح بيانات تفاعلي

مجموعات البيانات المضمنة

قام مجتمع Deep Lake بتحميل أكثر من 100 مجموعة بيانات للصور والفيديو والصوت، بما في ذلك:

• MNIST - التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد
• COCO - الكشف عن الكائنات وتقسيمها
• ImageNet - تصنيف الصور
• CIFAR - تصنيف الصور الصغيرة
• GTZAN - تصنيف أنواع الموسيقى

مزايا الأداء

تحسين التخزين

• تنسيق التخزين العمودي - أكثر كفاءة من التخزين الصفري
• خطط ضغط مرنة - دعم الضغط على مستوى الكتلة ومستوى العينة
• مصفوفات ذات أشكال ديناميكية - دعم الموترات غير المنتظمة

نقل الشبكة

• تدفق سريع للبيانات - طلبات شبكة مُحسَّنة
• مزامنة تدريجية - نقل الأجزاء المتغيرة فقط
• استئناف التنزيل - دعم نقل الملفات الكبيرة

مقارنة مع المنافسين

مقابل قواعد بيانات المتجهات التقليدية

الميزة	ديب ليك	Pinecone	Chroma	Weaviate
طريقة النشر	بلا خادم	خدمة مُدارة	محلي/Docker	Kubernetes/Docker
أنواع البيانات	متعددة الوسائط	متجهات + بيانات تعريفية فقط	متجهات + بيانات تعريفية فقط	متجهات + بيانات تعريفية فقط
التصور	✅	❌	❌	❌
التحكم في الإصدار	✅	❌	❌	❌
التكلفة	منخفضة (حساب العميل)	مرتفعة (الدفع لكل استعلام)	متوسطة	متوسطة

مقابل أدوات إدارة البيانات

الميزة	ديب ليك	DVC	TensorFlow Datasets
تنسيق التخزين	مصفوفات كتل مضغوطة	ملفات تقليدية	تنسيق TensorFlow
تدفق سحابي	✅	❌	❌
دعم الإطار	PyTorch + TensorFlow	عام	TensorFlow فقط
نوع API	حزمة Python	سطر الأوامر	حزمة Python

التثبيت والبدء السريع

التثبيت

pip install deeplake

تسجيل حساب

قم بزيارة Deep Lake App لتسجيل حساب للوصول إلى جميع الميزات.

مثال سريع

import deeplake

ds = deeplake.empty('./my_dataset')

ds.create_tensor('images')
ds.create_tensor('labels')

ds.images.append(image_array)
ds.labels.append(label_array)

ds.commit("Initial commit")

حالات استخدام المؤسسات

يتم استخدام Deep Lake من قبل الشركات والمؤسسات المعروفة التالية:

• Intel - تحسين الذكاء الاصطناعي للمعالج
• Bayer Radiology - تحليل الصور الطبية
• Matterport - إعادة بناء المساحات ثلاثية الأبعاد
• Red Cross - تحليل البيانات الإنسانية
• Yale University - البحث الأكاديمي
• Oxford University - البحث العلمي

النظام البيئي مفتوح المصدر

مصادر التعلم

• الوثائق الرسمية
• مرجع API
• دورة LangChain & VectorDBs
• مدونة تقنية
• الورقة البيضاء

الخلاصة

تقدم Deep Lake، كقاعدة بيانات حديثة موجهة نحو الذكاء الاصطناعي، قيمة فريدة في إدارة البيانات متعددة الوسائط، وتطوير تطبيقات LLM، وتدريب نماذج التعلم العميق. إن بنيتها بلا خادم، ودعمها الأصلي متعدد الوسائط، وتكاملها القوي مع النظام البيئي، تجعلها خيارًا مثاليًا لبناء الجيل التالي من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.