Deeplake 개요 — 멀티모달 AI 데이터베이스
Deeplake 개요
AI 모델에 넣을 데이터는 텍스트만 있는 경우가 점점 드물어요. 이미지·비디오·오디오가 섞인 멀티모달 데이터를 다룰 때, 기존 테이블 DB와 벡터 DB를 따로 쓰면 파이프라인이 복잡해지죠. Deeplake는 저장(PyTorch/TensorFlow 스트리밍)과 벡터 검색을 한 곳에서 해결하려는 프로젝트예요.
한 문장 요약
GPU-accelerated database for multimodal AI. Store, index, search, and stream data to your models and agents.
구성 요소
- Python SDK/클라이언트 — 테이블 생성,
ingest(),query(),open_table() - SQL 연산자 — 벡터
<#>·BM25·하이브리드·JSONB 연산자와 인덱스 문법·텐서 타입 - REST API — 인증·워크스페이스·테이블·SQL 질의·파일·배치를 HTTP로 처리
- 오픈소스 코어(Deeplake Core) — S3·GCS·Azure에 데이터셋을 저장하고, git처럼 커밋으로 버전 관리
개념을 다루는 /guide, 예제 /examples, 레퍼런스 /reference, 코어 /core로 문서가 나뉘어 있어요.