Deep Lake：Activeloop 推出的开源 AI 数据库，高效管理多模态数据与支持 LLM 应用开发

原创发布日期：2025-10-03

一、Deep Lake是什么

Deep Lake是一款专为AI设计的开源数据库，基于优化的存储格式，适用于深度学习应用。它支持存储和搜索多模态数据及向量，能简化LLM应用部署与深度学习模型训练的数据集管理。具备多云支持、原生压缩、框架集成等丰富功能，可通过简单步骤安装使用，广泛应用于向量存储、模型训练等场景，为AI开发者提供高效的数据管理解决方案。

Deep Lake核心是基于优化的存储格式，专门适配深度学习应用。它主要有两大用途：一是在构建LLM应用时，用于存储和搜索数据及向量；二是在训练深度学习模型时，负责管理数据集。

这款数据库能够简化企业级LLM-based产品的部署流程，通过提供多种数据类型的存储支持，包括嵌入向量、音频、文本、视频、图像、dicom、pdf、标注等，满足不同AI应用场景下的数据处理需求。同时，它还具备查询和向量搜索、大规模训练时的数据流处理、数据版本控制和 lineage 追踪等功能，并与LangChain、LlamaIndex、Weights & Biases等主流工具集成，进一步拓展了其应用范围。

Deep Lake：Activeloop 推出的开源 AI 数据库，高效管理多模态数据与支持 LLM 应用开发

二、功能特色

Deep Lake拥有众多强大的功能特色，使其在AI数据管理领域脱颖而出，具体如下：

功能特色	详细说明
多云支持	可通过统一API实现数据集在S3、Azure、GCP、Activeloop云、本地存储或内存存储之间的上传、下载和流式传输，且兼容MinIO等任何S3兼容存储
原生压缩与延迟加载	以原生压缩格式存储图像、音频和视频，支持类NumPy的索引操作，如切片、索引、迭代等，仅在需要时（如训练模型或运行查询时）才加载数据，提高效率
主流深度学习框架的数据加载器	内置PyTorch和TensorFlow的数据加载器，只需几行代码即可训练模型，还能自动处理数据集打乱等操作
与强大工具集成	与LangChain、LlamaIndex（作为向量存储）、Weights & Biases（数据 lineage）、MMDetection/MMSegmentation（目标检测/语义分割训练）等集成，提升工作流效率
丰富的预置数据集	社区上传了100多种流行的图像、视频和音频数据集（如MNIST、COCO、ImageNet等），用户可在几秒内获取
即时可视化支持	通过Deep Lake App可即时可视化数据集，包括边界框、掩码、标注等内容
版本控制	具备原生版本控制功能，方便用户管理和追踪不同版本的数据集，利于实验回溯和协作

三、技术细节

存储格式：采用列存格式，与行存格式（如MDS）相比，在数据的读取、写入和组织方式上有根本差异，这种格式更适合深度学习中对数据的高效访问和处理。
压缩方案：提供更灵活的压缩策略，允许对每个列或张量进行块级和样本级的压缩控制，无需额外的压缩方式（如zstd），减少了CPU在解压缩上的消耗。
数据加载机制：实现了延迟加载（惰性加载），只有当真正需要数据时才进行加载，大大节省了内存资源，尤其在处理大规模数据集时优势明显。
集成接口：

与MMDetection集成：通过配置文件指定数据相关参数，如数据集路径、凭证、转换操作、张量映射、数据加载器参数等，Deep Lake负责将数据流式传输到训练框架，MMDet负责训练、转换和评估逻辑。
与MMSegmentation集成：类似MMDetection，通过配置文件设置数据参数，Deep Lake提供数据加载，MMSeg负责语义分割模型的训练等逻辑。
与LangChain集成：可作为向量存储用于LLM应用，支持文档添加、相似性搜索、条件过滤等操作，通过简单的API调用即可实现。

向量搜索能力：支持多种距离度量方式（如余弦距离），能高效地进行向量相似性搜索，为LLM应用中的信息检索提供有力支持。

四、应用场景

向量存储应用

作为向量数据库构建LLM应用，结合LangChain、LlamaIndex等工具，实现文本、图像等内容的相似性搜索。例如，在问答系统中，可快速检索与用户问题相关的文档片段，辅助生成准确答案。
用于图像相似性搜索，帮助用户在大量图像数据中找到相似的图像，可应用于版权检测、商品推荐等场景。

深度学习应用

管理训练数据，为PyTorch、TensorFlow等框架提供高效的数据加载，简化模型训练流程。例如，在目标检测任务中，使用Deep Lake管理COCO数据集，通过内置的数据加载器快速将数据输入模型进行训练。
结合MMDetection、MMSegmentation等工具，进行目标检测和语义分割模型的训练与评估，利用其数据管理和流式传输能力，提高训练效率。

教育与研究：学生和教育工作者可通过Deep Lake免费访问和可视化多种流行数据集，助力AI相关课程的教学和研究工作。 universities还能享受免费的存储和查询额度，支持科研项目的开展。

五、使用方法

安装：通过pip命令即可轻松安装Deep Lake，具体代码如下：

pip install deeplake

注册：注册Deep Lake App（https://app.activeloop.ai/register/）可使用全部特性。
基本操作示例

向量存储应用：

# 导入相关库
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import DeepLake

# 加载文档
loader = TextLoader("docs/extras/modules/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()

# 分割文档
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 初始化嵌入模型
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 创建Deep Lake向量存储
db = DeepLake.from_documents(docs, embeddings, dataset_path="./my_deeplake/", overwrite=True)

# 相似性搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)

- ：

首先创建配置文件，指定数据路径、转换管道、张量映射等参数，然后进行模型训练，示例代码片段如下：

# 导入相关库
import os
from mmcv import Config
import mmcv
from deeplake.integrations import mmdet as mmdet_deeplake

# 从配置文件加载配置
cfg = Config.fromfile(cfg_file)
cfg.model.bbox_head.num_classes = num_classes

# 构建检测器
model = mmdet_deeplake.build_detector(cfg.model)

# 创建工作目录
mmcv.mkdir_or_exist(os.path.abspath(cfg.work_dir))

# 运行训练
mmdet_deeplake.train_detector(model, cfg, distributed=args.distributed, validate=args.validate)

六、常见问题解答

Deep Lake与HuggingFace有什么区别？

两者都提供对流行数据集的访问，但Deep Lake主要侧重于计算机视觉领域，而HuggingFace则侧重于自然语言处理。HuggingFace的Transforms等NLP计算工具与Deep Lake的功能并不重叠。

Deep Lake与WebDatasets相比有何优势？

两者的流处理速度接近，因为底层网络请求和数据结构非常相似。但Deep Lake提供更优的随机访问和打乱功能，其简单的API是基于Python的，而非命令行，并且能够简单地对数据集进行索引和修改，无需重新创建数据集。

如何处理数据集的许可证问题？

Deep Lake用户可能会访问各种公开可用的数据集，但Deep Lake并不托管或分发这些数据集，也不对其质量或公平性负责，用户需自行确定是否有权根据数据集的许可证使用它们。如果您是数据集所有者，不希望您的数据集被包含在该库中，请通过GitHub issue联系。

学生和教育机构有什么特殊福利？

Deep Lake用户可通过与Deep Lake App的免费集成访问和可视化各种流行数据集。大学每月可免费获得高达1TB的数据存储和100,000次Tensor Database查询，可在其网站上申请获取。

七、相关链接

官方文档：http://docs.deeplake.ai/
Github地址：https://github.com/activeloopai/deeplake/
白皮书：https://www.deeplake.ai/
Deep Lake App：https://app.activeloop.ai/

八、总结

Deep Lake作为一款开源的AI数据库，凭借其优化的存储格式、丰富的功能特色（如多云支持、原生压缩、多工具集成等）、灵活的技术实现和广泛的应用场景，为AI开发者在数据管理方面提供了强大支持。无论是构建LLM应用时的向量存储与搜索，还是深度学习模型训练时的数据集管理，Deep Lake都能发挥重要作用，且其简单的使用方法和完善的官方资源也降低了用户的使用门槛，是AI领域数据管理的得力工具。