deeplake

Deep Lakeは、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たストレージ形式を基盤とするAI向けデータベースです。主に2つのユースケースを提供します：LLMアプリケーション（RAG、ベクトルストア）向けのデータとベクトルの保存・検索、そしてディープラーニングモデルのトレーニング中のデータセット管理です。 READMEで示されている主な機能： - マルチモーダルストレージ：埋め込み、音声、テキスト、動画、画像、DICOM、PDF、アノテーションなど - サーバーレスアーキテクチャ：クライアントサイドで実行され、ローカル、インメモリ、またはユーザー自身のクラウド（S3、GCP、Azure、MinIOなどのS3互換ストレージ）にデプロイ可能 - ネイティブ圧縮と遅延NumPy風インデックス：メディアをネイティブ形式（JPEG、PNG、MP4）で保存し、必要なときだけロード - PyTorchおよびTensorFlow向けの組み込みデータローダー（データセットシャッフル機能付き） - ベクトル検索とクエリ機能 - データのバージョン管理と系統追跡 - Deep Lake Appでの即時可視化（バウンディングボックス、マスク、アノテーション） - 100以上のプリロード済み人気データセット（MNIST、COCO、ImageNet、CIFAR、GTZANなど） - 統合：LangChain、LlamaIndex（ベクトルストア）、Weights & Biases（系統）、MMDetection、MMSegmentation 比較ではアーキテクチャの違いが強調されています：Chroma、Pinecone、Weaviate（サーバー展開が必要なベクトルデータベース）とは異なり、Deep Lakeはクライアントサイド計算によるサーバーレスです。DVC（ファイルベースのバージョン管理）とは異なり、Deep Lakeはチャンク化された圧縮配列を使用して高速ストリーミングを実現します。TFDS（TensorFlow専用、ローカルダウンロード必須）とは異なり、Deep LakeはクラウドからPyTorchとTensorFlowの両方にストリーミングします。Zarr（生配列ストレージ）とは異なり、Deep Lakeはユースケースに最適化された形式を保存し、処理を透過的に扱います。 Intel、Bayer Radiology、Matterport、ZERO Systems、Red Cross、Yale、Oxfordで使用されています。`pip install deeplake`で利用可能です。