Deep Lake是一个专为AI应用优化的数据库，由存储格式驱动，特别针对深度学习应用进行了优化。该项目由Activeloop公司开发，是一个开源的数据管理平台，旨在简化企业级LLM产品的部署。
Deep Lake能够存储各种类型的数据：
Deep Lake是无服务器的，所有计算都在客户端运行，这使用户能够在几秒钟内启动轻量级生产应用。
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提供即时可视化支持，包括：
Deep Lake社区已上传100+图像、视频和音频数据集，包括：
| 特性 | Deep Lake | Pinecone | Chroma | Weaviate |
|---|---|---|---|---|
| 部署方式 | 无服务器 | 托管服务 | 本地/Docker | Kubernetes/Docker |
| 数据类型 | 多模态 | 仅向量+元数据 | 仅向量+元数据 | 仅向量+元数据 |
| 可视化 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 版本控制 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 成本 | 低（客户端计算） | 高（按查询计费） | 中等 | 中等 |
| 特性 | Deep Lake | DVC | TensorFlow Datasets |
|---|---|---|---|
| 存储格式 | 压缩块数组 | 传统文件 | TensorFlow格式 |
| 云端流式传输 | ✅ | ❌ | ❌ |
| 框架支持 | PyTorch + TensorFlow | 通用 | 仅TensorFlow |
| API类型 | Python包 | 命令行 | Python包 |
pip install deeplake
访问 Deep Lake App 注册账户以访问所有功能。
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被以下知名企业和机构使用：
Deep Lake作为面向AI的现代数据库，在多模态数据管理、LLM应用开发和深度学习模型训练方面提供了独特的价值。其无服务器架构、原生多模态支持和强大的生态系统集成，使其成为构建下一代AI应用的理想选择。