deeplake

海量训练数据随手存取,喂给模型不卡壳

面向 AI Agent 的数据运行时,提供无服务器 PostgreSQL 与多模态数据湖,支持大规模数据的高效检索与训练。开发者可以像使用数据库一样管理图像、文本、音视频等非结构化数据,为 RAG、Agent 记忆与模型训练提供统一的数据底座。

开源 unknown 基础设施
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GitHub 星标 ★ 9243
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 unknown

项目数据

分类基础设施
开发团队activeloopai
所属国家
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言C++
技术栈/模型agent,agentic-rag,ai,clawbot,computer-vision,datalake,deep-learning,filesystem,large-language-models,llm,memory,mlops,multimodal,openclaw,postgres,pytorch,rag,skill,vector-database
GitHub 星标★ 9243
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2019-08-09 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数8

使用教程

难度:入门 约 5 分钟 部署方式:库/依赖 3 步

环境要求

  • Python 环境(已安装 pip,可从 PyPI 拉取包)
  • 可访问 PyPI 的网络(或已配置国内镜像源)
  • 命令行终端(bash / PowerShell 均可)

安装与启动步骤

  1. 1检查 pip 环境

    确认当前环境已安装 pip 且能正常调用,后续安装依赖它。若报 command not found,需先安装或激活 Python 环境。

    pip --version
  2. 2安装 deeplake

    README 中唯一的官方安装方式,直接从 PyPI 安装 deeplake 包。建议在虚拟环境中执行,避免污染全局环境。

    pip install deeplake
  3. 3验证导入

    安装完成后在 Python 中导入 deeplake,无报错即表示安装成功。

    python -c "import deeplake"

如何确认成功

执行 python -c "import deeplake" 无任何报错即安装成功。

常见问题

Q:安装速度很慢或超时怎么办?

A:可在 pip 命令后追加国内的 PyPI 镜像源参数重试;README 未指定镜像地址,请按所在网络环境自行选择。

Q:安装成功后怎么开始使用?

A:README 给出了两个入口:Vector Store Quickstart(面向 RAG 检索)与 Deep Learning Quickstart(面向深度学习数据),按需查阅官方文档。

Q:支持哪些语言调用?

A:README 只提供了 pip 安装方式,即以 Python 包形式使用;其他语言接入方式 README 未说明,请查阅官方文档。

注意事项

  • README 仅给出 pip 安装命令,其余使用方式需查阅官方文档 docs.deeplake.ai。
  • Vector Store(RAG)与深度学习两条上手路径在文档中分别提供 Quickstart。
  • 本教程未包含任何 README 未声明的端口、路径或配置文件。

核心亮点

  • 提供无服务器Postgres与多模态数据湖融合,支持大规模检索与训练,架构新颖
  • 专为AI Agent设计,内置记忆与RAG能力,适配LLM工作流
  • 支持计算机视觉、深度学习等多种数据类型,生态覆盖广

不足之处

  • C++实现可能增加二次开发门槛,Python生态集成需依赖绑定
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 构建具备长期记忆的AI Agent应用
  • 大规模多模态数据集的存储与高效检索
  • MLOps流水线中的数据版本管理与训练数据准备

替代项目

Activeloop Hub、LanceDB、Milvus

项目介绍

deeplake 是基础设施领域的开源项目,由 activeloopai 开发,2019 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(9,243)位列前 6%,在基础设施分类的 1,132 个项目里位列前 8%。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-22。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:构建具备长期记忆的AIAgent应用。同类可对比的替代方案包括 Activeloop Hub、LanceDB、Milvus。

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