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#12 · 主分类： AI数据基础设施与存储

deeplake

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Deeplake是面向智能体的AI数据运行时。它提供无服务器的Postgres与多模态数据湖，实现可扩展的检索和训练。

项目最后更新：05/21/26

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GitHub Stars

9.2K

Forks数量

724

贡献者数量

141

许可证

Apache-2.0

收录理由

Deeplake 把多模态数据及其衍生的向量放进同一个可查询的存储里，做 LLM 应用的团队不必再手工同步文件存储、向量数据库和训练管线。它的存储格式针对深度学习负载做了优化，大数据集可以直接流式进入训练流程，无需先拷贝到本地磁盘。版本控制和数据血缘能像跟踪代码一样跟踪数据集的变化，这一点在模型行为取决于训练数据具体内容时尤为关键。同一份数据既能用于 LLM 应用中的检索，也能用于模型训练，而且自带 LangChain 和 LlamaIndex 集成，对已经使用这些框架的团队很友好。如果你的数据需要在搜索和训练之间流动而不想反复转换格式，Deeplake 值得认真考虑。

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