Deep Lake - Base de données multimodale pour l'IA
Aperçu du projet
Deep Lake est une base de données optimisée pour les applications d'IA, pilotée par un format de stockage et spécialement conçue pour les applications d'apprentissage profond. Développé par Activeloop, ce projet est une plateforme de gestion de données open source visant à simplifier le déploiement de produits LLM d'entreprise.
Fonctionnalités principales
1. Stockage de données multimodales
Deep Lake peut stocker différents types de données :
- Intégrations vectorielles (Embeddings)
- Images (Images)
- Texte (Text)
- Vidéos (Videos)
- Audio (Audio)
- Documents PDF
- Images médicales DICOM
- Annotations et étiquettes (Annotations)
2. Architecture sans serveur
Deep Lake est sans serveur, tous les calculs s'exécutent côté client, ce qui permet aux utilisateurs de lancer des applications de production légères en quelques secondes.
3. Prise en charge multi-cloud
- Amazon S3
- Google Cloud Platform (GCP)
- Microsoft Azure
- Activeloop Cloud
- Stockage local
- Stockage en mémoire
- Compatible avec tout stockage compatible S3 (comme MinIO)
4. Compression native et chargement paresseux
- Stockage des images, de l'audio et de la vidéo dans un format compressé natif
- Prise en charge de l'indexation à chargement paresseux de type NumPy
- Chargement des données uniquement lorsque cela est nécessaire (par exemple, lors de l'entraînement de modèles ou de l'exécution de requêtes)
Cas d'utilisation principaux
Développement d'applications 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"])
Entraînement de modèles d'apprentissage profond
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
Caractéristiques techniques
Intégration des chargeurs de données
- PyTorch DataLoader - Prise en charge intégrée
- TensorFlow Dataset - Intégration transparente
- Mélange automatique des ensembles de données
- Diffusion en continu haute performance
Capacités de requête et de recherche
- Recherche de similarité vectorielle
- Prise en charge des requêtes complexes
- Filtrage des données en temps réel
- Récupération multimodale
Contrôle de version
ds.checkout('main')
ds.commit("Added new training data")
ds.branch('experiment-v2')
Intégration de l'écosystème
Intégration des outils LLM
- LangChain - En tant que backend de stockage vectoriel
- LlamaIndex - Prise en charge des applications RAG
- OpenAI - Stockage de vecteurs d'intégration
- Hugging Face - Intégration de modèles
Outils MLOps
- Weights & Biases - Suivi de la lignée des données
- MMDetection - Entraînement de modèles de détection d'objets
- MMSegmentation - Entraînement de modèles de segmentation sémantique
Prise en charge de la visualisation
Deep Lake offre une prise en charge de la visualisation instantanée, notamment :
- Affichage des boîtes englobantes
- Annotation de masques
- Annotation de données
- Navigateur de données interactif
Ensembles de données intégrés
La communauté Deep Lake a téléchargé plus de 100 ensembles de données d'images, de vidéos et d'audio, notamment :
- MNIST - Reconnaissance de chiffres manuscrits
- COCO - Détection et segmentation d'objets
- ImageNet - Classification d'images
- CIFAR - Classification de petites images
- GTZAN - Classification de genres musicaux
Avantages en termes de performances
Optimisation du stockage
- Format de stockage en colonnes - Plus efficace que le stockage en lignes
- Schémas de compression flexibles - Prise en charge de la compression au niveau des blocs et des échantillons
- Tableaux de formes dynamiques - Prise en charge des tenseurs irréguliers
Transfert réseau
- Flux de données rapide - Requêtes réseau optimisées
- Synchronisation incrémentielle - Transfert uniquement des parties modifiées
- Reprise sur interruption - Prise en charge du transfert de fichiers volumineux
Comparaison avec les concurrents
vs. Bases de données vectorielles traditionnelles
| Caractéristique |
Deep Lake |
Pinecone |
Chroma |
Weaviate |
| Déploiement |
Sans serveur |
Service géré |
Local/Docker |
Kubernetes/Docker |
| Types de données |
Multimodal |
Vecteurs + métadonnées uniquement |
Vecteurs + métadonnées uniquement |
Vecteurs + métadonnées uniquement |
| Visualisation |
✅ |
❌ |
❌ |
❌ |
| Contrôle de version |
✅ |
❌ |
❌ |
❌ |
| Coût |
Faible (calcul côté client) |
Élevé (facturation par requête) |
Moyen |
Moyen |
vs. Outils de gestion de données
| Caractéristique |
Deep Lake |
DVC |
TensorFlow Datasets |
| Format de stockage |
Tableaux de blocs compressés |
Fichiers traditionnels |
Format TensorFlow |
| Diffusion en continu dans le cloud |
✅ |
❌ |
❌ |
| Prise en charge des frameworks |
PyTorch + TensorFlow |
Général |
TensorFlow uniquement |
| Type d'API |
Package Python |
Ligne de commande |
Package Python |
Installation et démarrage rapide
Installation
pip install deeplake
Créer un compte
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Exemple rapide
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")
Cas d'utilisation en entreprise
Deep Lake est utilisé par les entreprises et institutions de renom suivantes :
- Intel - Optimisation de l'IA des processeurs
- Bayer Radiology - Analyse d'imagerie médicale
- Matterport - Reconstruction d'espaces 3D
- Red Cross - Analyse de données humanitaires
- Yale University - Recherche académique
- Oxford University - Recherche scientifique
Écosystème open source
Ressources d'apprentissage
Conclusion
Deep Lake, en tant que base de données moderne orientée vers l'IA, offre une valeur unique dans la gestion des données multimodales, le développement d'applications LLM et l'entraînement de modèles d'apprentissage profond. Son architecture sans serveur, sa prise en charge multimodale native et sa puissante intégration de l'écosystème en font un choix idéal pour la construction d'applications d'IA de nouvelle génération.