Deep Lake：人工智能时代的数据湖

文摘 2024-12-02 13:25 美国

Deep Lake 是一款由 Activeloop 开发的开源深度学习数据湖，旨在解决深度学习数据管理的挑战。它提供高效的多模态数据管理、类似 Git 的版本控制、强大的查询和可视化功能，并与 MLOps 生态系统无缝集成，助你轻松驾驭海量数据，加速模型训练！

Activeloop 和 Deep Lake 团队

Deep Lake 由 Activeloop 公司开发和维护。Activeloop 是一家专注于构建深度学习数据基础设施的创新公司，致力于简化和加速 AI 数据管理流程。他们认识到传统数据湖在处理深度学习数据方面的局限性，因此打造了 Deep Lake，为深度学习项目提供了高效、灵活且可扩展的数据管理方案。

Deep Lake 的创始团队成员经验丰富，来自普林斯顿大学、斯坦福大学、谷歌和特斯拉等知名机构，并获得了 Y Combinator 等硅谷顶级投资机构的支持。首席执行官 Davit Buniatyan 的生物医学图像处理和深度学习研究背景，直接促成了 Deep Lake 的诞生。Activeloop 团队与 Bayer、Flagship Pioneering 和 Matterport 等行业领先企业合作，积累了丰富的实践经验，并持续改进 Deep Lake。

深度学习数据管理之痛，Deep Lake 为你解忧

想象一下，你是一位数据科学家，正准备训练一个图像识别模型。你收集了数百万张图片，但它们格式各异，存储在不同的位置。你花费数周时间清理、转换数据，却发现数据版本混乱，实验难以复现。更糟糕的是，模型训练速度缓慢，GPU 利用率低下，项目进度一拖再拖。你是否也曾被这些深度学习数据管理的难题困扰？ Deep Lake 正是为此而生！

传统数据仓库和数据库难以处理深度学习应用中常见的非结构化和半结构化数据，例如图像、视频和音频。数据湖提供了一个集中式存储库，可以存储所有类型的数据，并支持快速的数据摄取和处理，这对于深度学习至关重要。 然而，传统数据湖缺乏对深度学习工作流的专门支持，例如张量数据处理、版本控制和与深度学习框架的集成。

什么是 Deep Lake？专为深度学习而生的数据湖

Deep Lake 不仅仅是一个数据湖，它是一个专为深度学习工作负载优化的数据湖。 它结合了数据湖的灵活性和可扩展性，以及深度学习所需的特定功能，例如：

• 多模态数据支持： 支持图像、视频、音频、文本、点云等各种数据类型。
• 张量存储： 以深度学习框架友好的张量格式存储数据。
• 数据版本控制： 提供类似 Git 的版本控制功能。
• 快速查询和可视化： 内置强大的 TQL 查询引擎和浏览器内可视化工具。
• 与 MLOps 工具集成： 无缝集成到现有的 MLOps 工作流中。
• 高效的数据加载： 支持流式数据加载，最大限度地减少数据加载时间。

Deep Lake：深度学习数据的有效管理方案

Deep Lake 提供了一系列功能，使其成为深度学习项目的理想数据管理平台。

多模态数据支持：一站式管理所有数据

Deep Lake 原生支持各种多模态数据类型，无需在不同系统之间进行繁琐的数据转换，极大地简化了数据管理流程。

版本控制：像管理代码一样管理数据

Deep Lake 的 Git 式数据版本控制功能，让数据科学家可以像管理代码一样管理数据，轻松跟踪数据的变化、创建分支进行实验，并随时回滚到之前的版本。这对于团队协作、实验可重复性和模型迭代至关重要。

查询和可视化：加速数据探索和分析

Deep Lake 内置了强大的 TQL（Tensor Query Language）查询引擎和浏览器内可视化工具，可以帮助数据科学家快速访问、探索和分析数据。

import deeplake

# 连接到数据集
ds = deeplake.load("my_dataset")

# 查询所有标签为 "cat" 且置信度大于 0.9 的图片
results = ds.query("SELECT image FROM ds WHERE label == 'cat' AND confidence > 0.9")

# 显示查询结果
for image in results:
    image.show()

TQL 支持更复杂的查询操作，例如基于嵌入向量的相似性搜索、多条件过滤和排序、自定义函数计算等，极大地方便了数据分析。

Deep Lake 的浏览器内可视化工具如下图所示：

"Deep Lake 浏览器内可视化工具示例，可直观地探索和理解数据。"

Index-on-the-Lake：亚秒级查询，极速体验

Deep Lake 4.0 引入的 Index-on-the-Lake 技术将索引直接存储在对象存储中，无需缓存，实现了亚秒级查询速度，同时显著降低了查询成本。 如下图所示，Deep Lake 的查询速度远超其他数据加载器。

"Deep Lake 与其他数据加载器的性能对比，展示了 Deep Lake 的亚秒级查询速度。"

真正的多模态支持：丰富的数据表达，释放数据潜能

Deep Lake 4.0 支持将原始数据、元数据和嵌入信息一起存储，实现了更丰富的多模态数据表达，为更精细的分析和更强大的模型训练提供了基础。

Materialize 和 Stream：深度学习训练的加速器

Deep Lake 的 Materialize 功能可以将数据转换成深度学习框架可以直接使用的格式，避免了耗时的数据转换步骤。Stream 功能支持流式数据加载，可以将数据直接从存储中流式传输到 GPU，最大限度地减少数据加载时间，并提高 GPU 利用率，从而显著加速模型训练。

集成现代数据栈和 MLOps：打造无缝的深度学习工作流

Deep Lake 可以与现代数据栈（例如 Snowflake、Databricks）和 MLOps 工具无缝集成，从而构建完整的端到端深度学习工作流，简化模型开发和部署流程，并提高团队协作效率。

Deep Lake 的应用案例：赋能行业创新

Deep Lake 已经被广泛应用于各个领域，以下列举几个代表性的案例：

• 生物医学领域： 研究人员使用 Deep Lake 存储和管理大型医学图像数据集（例如 MRI、CT 扫描），并进行高效的查询和检索，加速疾病诊断和治疗研究。
• 自动驾驶领域： 自动驾驶公司使用 Deep Lake 存储和管理海量的传感器数据（例如摄像头、激光雷达），并支持实时的数据访问和处理，助力自动驾驶技术的研发和落地。
• 自然语言处理领域： NLP 研究人员使用 Deep Lake 存储和管理大型文本数据集，并支持基于语义的文本搜索和分析，推动自然语言理解和生成技术的进步。

Deep Lake 与传统数据湖的比较

特性	Deep Lake	传统数据湖
数据类型支持	多模态数据，包括图像、视频、音频、文本、点云等	主要支持结构化和半结构化数据
查询和可视化	支持 TQL 查询和浏览器内可视化	查询功能有限，可视化工具缺乏
版本控制	类似 Git 的版本控制	时间旅行，版本控制功能有限
与深度学习框架集成	无缝集成	需要手动转换数据格式

Deep Lake，开启深度学习数据管理新篇章

Deep Lake 为深度学习数据管理提供了一种全新的解决方案，解决了传统数据湖在深度学习场景下的不足，并为深度学习项目带来了效率和成本的双重提升。随着技术的不断发展，Deep Lake 将在深度学习领域发挥越来越重要的作用。你在深度学习数据管理中遇到了哪些挑战？你对 Deep Lake 有哪些期待？欢迎在评论区留言，与我们一起探讨！