Deep Lake 是一個專為 AI 應用優化的資料庫，由儲存格式驅動，特別針對深度學習應用進行了優化。該項目由 Activeloop 公司開發，是一個開源的資料管理平台，旨在簡化企業級 LLM 產品的部署。
Deep Lake 能夠儲存各種型別的資料：
Deep Lake 是無伺服器的，所有計算都在客戶端執行，這使用戶能夠在幾秒鐘內啟動輕量級生產應用。
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 提供即時可視化支援，包括：
Deep Lake 社群已上傳 100+ 圖像、影片和音訊資料集，包括：
| 特性 | Deep Lake | Pinecone | Chroma | Weaviate |
|---|---|---|---|---|
| 部署方式 | 無伺服器 | 託管服務 | 本地/Docker | Kubernetes/Docker |
| 資料型別 | 多模態 | 僅向量+元資料 | 僅向量+元資料 | 僅向量+元資料 |
| 可視化 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 版本控制 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 成本 | 低（客戶端計算） | 高（按查詢計費） | 中等 | 中等 |
| 特性 | Deep Lake | DVC | TensorFlow Datasets |
|---|---|---|---|
| 儲存格式 | 壓縮塊陣列 | 傳統檔案 | TensorFlow 格式 |
| 雲端串流傳輸 | ✅ | ❌ | ❌ |
| 框架支援 | PyTorch + TensorFlow | 通用 | 僅 TensorFlow |
| API 型別 | Python 包 | 命令行 | Python 包 |
pip install deeplake
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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 被以下知名企業和機構使用：
Deep Lake 作為面向 AI 的現代資料庫，在多模態資料管理、LLM 應用開發和深度學習模型訓練方面提供了獨特的價值。其無伺服器架構、原生多模態支援和強大的生態系統整合，使其成為構建下一代 AI 應用的理想選擇。