Deep Lakeは、AIアプリケーション向けに最適化されたデータベースであり、ストレージ形式によって駆動され、特にディープラーニングアプリケーション向けに最適化されています。このプロジェクトはActiveloop社によって開発され、エンタープライズレベルのLLM製品のデプロイを簡素化することを目的としたオープンソースのデータ管理プラットフォームです。
Deep Lakeは、さまざまな種類のデータを保存できます。
Deep Lakeはサーバーレスであり、すべての計算はクライアントで実行されます。これにより、ユーザーは数秒で軽量な本番アプリケーションを起動できます。
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"])
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
ds.checkout('main')
ds.commit("Added new training data")
ds.branch('experiment-v2')
Deep Lakeは、以下の即時可視化サポートを提供します。
Deep Lakeコミュニティは、100以上の画像、動画、音声データセットをアップロードしています。
| 特性 | Deep Lake | Pinecone | Chroma | Weaviate |
|---|---|---|---|---|
| デプロイ方式 | サーバーレス | マネージドサービス | ローカル/Docker | Kubernetes/Docker |
| データ型 | マルチモーダル | ベクトル+メタデータのみ | ベクトル+メタデータのみ | ベクトル+メタデータのみ |
| 可視化 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| バージョン管理 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| コスト | 低（クライアント計算） | 高（クエリ課金） | 中程度 | 中程度 |
| 特性 | Deep Lake | DVC | TensorFlow Datasets |
|---|---|---|---|
| ストレージ形式 | 圧縮ブロック配列 | 従来のファイル | TensorFlow形式 |
| クラウドストリーミング | ✅ | ❌ | ❌ |
| フレームワークサポート | PyTorch + TensorFlow | 汎用 | TensorFlowのみ |
| APIタイプ | Pythonパッケージ | コマンドライン | Pythonパッケージ |
pip install deeplake
Deep Lake App にアクセスしてアカウントを登録し、すべての機能にアクセスしてください。
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")
Deep Lakeは、以下の著名な企業や機関で使用されています。
Deep Lakeは、AI向けの最新データベースとして、マルチモーダルデータ管理、LLMアプリケーション開発、ディープラーニングモデルのトレーニングにおいて独自の価値を提供します。そのサーバーレスアーキテクチャ、ネイティブなマルチモーダルサポート、強力なエコシステム統合により、次世代AIアプリケーションを構築するための理想的な選択肢となります。