deeplake - 面向 AI 的数据库，由针对深度学习应用程序优化的存储格式提供支持

项目介绍：Deep Lake - AI 数据库

什么是 Deep Lake？

Deep Lake 是一个专为深度学习应用优化的数据库和存储格式，主要用于人工智能相关的数据处理。它可以帮助用户存储和搜索数据集及其向量，尤其在构建大型语言模型（LLM）应用程序和训练深度学习模型时尤为便利。

Deep Lake 提供了一个简化的解决方案，能够支持企业级的 LLM 产品部署，包括：储存各种数据类型（如嵌入数据、音频、文本、视频、图像等）、数据查询及向量搜索、模型训练时的数据流传输、数据版本控制及溯源，并与流行的工具如 LangChain、LlamaIndex、Weights & Biases 等集成。Deep Lake 可以处理任何规模的数据，是一个无服务器架构，并允许用户将所有数据存储在私有云中。

Deep Lake 的功能特性

多云支持 Deep Lake 支持在多个云解决方案上（如 S3、GCP、Azure）上传、下载及流传输数据集，这使得用户能够更加便利地管理存储在不同云服务上的数据。
本地压缩及懒加载类 NumPy 索引 支持本地格式的压缩存储，并像在系统内存中操作 NumPy 数组一样切片、索引、迭代和交互数据。而当需要时，Deep Lake 才会懒加载数据，例如在训练模型或运行查询时。
支持主流深度学习框架的数据加载器 Deep Lake 内置了用于 Pytorch 和 TensorFlow 的数据加载器，使得训练模型的过程更加简便。
与强大工具的整合 Deep Lake 提供了与众多强大工具的整合，能够与 LangChain、LLamaIndex、Weights & Biases 等实现无缝衔接，帮助用户更加高效地进行模型训练和数据管理。
即时可视化支持 使用 Deep Lake App 即可快速将数据集可视化，显示出物体边界框、遮罩、注释等，为用户提供直观的数据交互体验。

如何安装 Deep Lake

安装非常简便，只需使用 pip 包管理工具：

pip install deeplake

为了便于全面体验 Deep Lake 的各项功能，用户可以在 Deep Lake App 中进行注册。

使用 Deep Lake 的代码示例

向量存储应用

了解 Deep Lake 作为向量存储的快速上手指南。
参与向量存储的教程。
探索与 LangChain 和 LlamaIndex 的集成示例。

深度学习应用

学习如何使用 Deep Lake 管理深度学习模型培训期间的数据。
查看如何为模型训练进行教程指导。

比较与其他工具的区别

Deep Lake 与其他类似工具如 Chroma、Pinecone、Weaviate、DVC、MosaicML MDS 格式、TensorFlow Datasets (TFDS)、HuggingFace、WebDatasets 及 Zarr 有着显著的差异。从存储格式到数据处理方式，Deep Lake 提供了更具灵活性和效率的解决方案，尤其在数据可视化、版本控制以及与深度学习框架的集成上具有独特优势。

加入我们的 Slack 社区以获取更多的信息，您还能在此与 Activeloop 团队及其他用户互动，分享经验，解决问题。无论是初学者还是有经验的开发者，Deep Lake 都将成为您进行数据集管理和应用开发的利器。