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！
主要特点
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 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。
官网：Deep Lake - Data Lake for Deep Learning
GitHub： https://github.com/activeloopai/deeplake/
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