इस प्रोजेक्ट के बारे में

Deep Lake डीप-लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित स्टोरेज फॉर्मेट द्वारा संचालित एक AI डेटाबेस है। यह दो मुख्य उपयोग-मामलों को पूरा करता है: LLM अनुप्रयोगों (RAG, वेक्टर स्टोर) के लिए डेटा और वेक्टर का संग्रह व खोज, तथा डीप लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित करते समय डेटासेट प्रबंधन। README में प्रमाणित मुख्य क्षमताएँ: - मल्टीमोडल स्टोरेज: एम्बेडिंग, ऑडियो, टेक्स्ट, वीडियो, चित्र, DICOM, PDF, एनोटेशन आदि। - सर्वरलेस आर्किटेक्चर: क्लाइंट-साइड पर चलता है; स्थानीय, इन-मेमोरी या उपयोगकर्ता के अपने क्लाउड (S3, GCP, Azure, MinIO जैसे किसी भी S3-संगत स्टोरेज) पर तैनात किया जा सकता है। - नेटिव कंप्रेशन और आलसी NumPy-जैसी इंडेक्सिंग: मीडिया को मूल प्रारूपों (JPEG, PNG, MP4) में संग्रहीत करता है और केवल आवश्यकता पड़ने पर लोड करता है। - PyTorch और TensorFlow के लिए अंतर्निहित डेटालोडर, डेटासेट शफलिंग सहित। - वेक्टर खोज और क्वेरी क्षमताएँ। - डेटा वर्जनिंग और लाइनेज ट्रैकिंग। - Deep Lake App में तुरंत विज़ुअलाइज़ेशन (बाउंडिंग बॉक्स, मास्क, एनोटेशन)। - 100+ पूर्व-लोडेड लोकप्रिय डेटासेट (MNIST, COCO, ImageNet, CIFAR, GTZAN आदि)। - एकीकरण: LangChain, LlamaIndex (वेक्टर स्टोर), Weights & Biases (लाइनेज), MMDetection, MMSegmentation। तुलनाएँ आर्किटेक्चर संबंधी अंतर उजागर करती हैं: Chroma, Pinecone, Weaviate (जिनके लिए सर्वर तैनाती आवश्यक है) के विपरीत, Deep Lake क्लाइंट-साइड कंप्यूट के साथ सर्वरलेस है। DVC (फ़ाइल-आधारित वर्जनिंग) के विपरीत, यह तेज़ स्ट्रीमिंग के लिए चंक्ड कंप्रेस्ड ऐरे उपयोग करता है। TFDS (केवल TensorFlow, स्थानीय डाउनलोड आवश्यक) के विपरीत, यह क्लाउड से सीधे PyTorch और TensorFlow दोनों में स्ट्रीम करता है। Zarr (कच्चा ऐरे स्टोरेज) के विपरीत, यह उपयोग-मामले के अनुसार अनुकूलित प्रारूप संग्रहीत करता है और प्रोसेसिंग को पारदर्शी रूप से संभालता है। इसे Intel, Bayer Radiology, Matterport, ZERO Systems, Red Cross, Yale और Oxford उपयोग करते हैं। इसे `pip install deeplake` के माध्यम से स्थापित किया जा सकता है।