Deep Lake는 AI 애플리케이션에 최적화된 데이터베이스로, 저장 형식에 의해 구동되며 특히 딥러닝 애플리케이션에 최적화되어 있습니다. 이 프로젝트는 Activeloop사에서 개발했으며, 기업 수준의 LLM 제품 배포를 간소화하기 위한 오픈 소스 데이터 관리 플랫폼입니다.
Deep Lake는 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다.
Deep Lake는 서버리스이며, 모든 계산은 클라이언트에서 실행됩니다. 이를 통해 사용자는 몇 초 만에 경량 프로덕션 애플리케이션을 시작할 수 있습니다.
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 Lake는 다음을 포함한 즉각적인 시각화 지원을 제공합니다.
Deep Lake 커뮤니티는 다음을 포함하여 100개 이상의 이미지, 비디오 및 오디오 데이터세트를 업로드했습니다.
| 특성 | Deep Lake | Pinecone | Chroma | Weaviate |
|---|---|---|---|---|
| 배포 방식 | 서버리스 | 관리형 서비스 | 로컬/Docker | Kubernetes/Docker |
| 데이터 유형 | 멀티모달 | 벡터 + 메타데이터만 | 벡터 + 메타데이터만 | 벡터 + 메타데이터만 |
| 시각화 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 버전 관리 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 비용 | 낮음 (클라이언트 계산) | 높음 (쿼리당 요금) | 중간 | 중간 |
| 특성 | Deep Lake | DVC | TensorFlow Datasets |
|---|---|---|---|
| 저장 형식 | 압축된 블록 배열 | 기존 파일 | TensorFlow 형식 |
| 클라우드 스트리밍 | ✅ | ❌ | ❌ |
| 프레임워크 지원 | PyTorch + TensorFlow | 일반 | TensorFlow만 |
| API 유형 | Python 패키지 | 명령줄 | Python 패키지 |
pip install deeplake
Deep Lake App에 접속하여 계정을 등록하고 모든 기능에 액세스하십시오.
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 Lake는 다음과 같은 유명 기업 및 기관에서 사용됩니다.
Deep Lake는 AI를 위한 현대적인 데이터베이스로서, 멀티모달 데이터 관리, LLM 애플리케이션 개발 및 딥러닝 모델 훈련에 고유한 가치를 제공합니다. 서버리스 아키텍처, 네이티브 멀티모달 지원 및 강력한 생태계 통합은 Deep Lake를 차세대 AI 애플리케이션 구축을 위한 이상적인 선택으로 만듭니다.