Об этом проекте

Deep Lake — это база данных для ИИ, основанная на формате хранения, оптимизированном для приложений глубокого обучения. Она служит двум основным целям: хранение и поиск данных и векторов для LLM-приложений (RAG, векторное хранилище), а также управление наборами данных при обучении моделей глубокого обучения. Ключевые возможности, указанные в README: - Мультимодальное хранение: эмбеддинги, аудио, текст, видео, изображения, DICOM, PDF, аннотации и другое - Бессерверная архитектура: работает на стороне клиента, развертывается локально, в памяти или в собственном облаке пользователя (S3, GCP, Azure, любое S3-совместимое хранилище, например MinIO) - Встроенное сжатие с ленивой индексацией в стиле NumPy: хранит медиафайлы в нативных форматах (JPEG, PNG, MP4), загружает только при необходимости - Встроенные загрузчики данных для PyTorch и TensorFlow с перемешиванием наборов данных - Возможности векторного поиска и запросов - Версионирование данных и отслеживание происхождения - Мгновенная визуализация в приложении Deep Lake (ограничивающие рамки, маски, аннотации) - Более 100 предзагруженных популярных наборов данных (MNIST, COCO, ImageNet, CIFAR, GTZAN и др.) - Интеграции: LangChain, LlamaIndex (векторное хранилище), Weights & Biases (происхождение), MMDetection, MMSegmentation Сравнения подчеркивают архитектурные различия: в отличие от Chroma, Pinecone, Weaviate (векторные базы данных, требующие развертывания сервера), Deep Lake является бессерверным с вычислениями на стороне клиента. В отличие от DVC (версионирование на основе файлов), Deep Lake использует фрагментированные сжатые массивы для быстрой потоковой передачи. В отличие от TFDS (только TensorFlow, требуется локальная загрузка), Deep Lake передает данные из облака как в PyTorch, так и в TensorFlow. В отличие от Zarr (хранение сырых массивов), Deep Lake хранит форматы, оптимизированные для конкретных случаев использования, и прозрачно обрабатывает процессы. Используется Intel, Bayer Radiology, Matterport, ZERO Systems, Красным Крестом, Yale, Oxford. Доступно через `pip install deeplake`.