Autoren:  (1) Sasun Hambardzumyan, Activeloop, Mountain View, CA, USA;  (2) Abhinav Tuli, Activeloop, Mountain View, CA, USA;  (3) Levon Ghukasyan, Activeloop, Mountain View, CA, USA;  (4) Fariz Rahman, Activeloop, Mountain View, CA, USA;.  (5) Hrant Topchyan, Activeloop, Mountain View, CA, USA;  (6) David Isayan, Activeloop, Mountain View, CA, USA;  (7) Mark McQuade, Activeloop, Mountain View, CA, USA;  (8) Mikayel Harutyunyan, Activeloop, Mountain View, CA, USA;  (9) Tatevik Hakobyan, Activeloop, Mountain View, CA, USA;  (10) Ivo Stranic, Activeloop, Mountain View, CA, USA;  (11) Davit Buniatyan, Activeloop, Mountain View, CA, USA.  Linktabelle   Zusammenfassung und Einleitung   Derzeitige Herausforderungen   Tensor-Speicherformat   Übersicht zum Deep Lake System   Anwendungsfälle für maschinelles Lernen   Leistungsbenchmarks   Diskussion und Einschränkungen   Ähnliche Projekte   Schlussfolgerungen, Danksagungen und Referenzen  9. SCHLUSSFOLGERUNG  Wir haben Deep Lake vorgestellt, das Lakehouse für Deep Learning. Deep Lake wurde entwickelt, um Deep-Learning-Workflows so reibungslos laufen zu lassen wie analytische Workflows auf Modern Data Stack. Insbesondere wurde Deep Lake so entwickelt, dass wichtige Funktionen von Data Lakes wie Zeitreisen, Abfragen und schnelle Datenaufnahme im großen Maßstab erhalten bleiben. Ein wichtiger Unterschied zu herkömmlichen Data Lakes ist die Fähigkeit von Deep Lake, unstrukturierte Daten mit all ihren Metadaten in einem Deep-Learning-nativen Spaltenformat zu speichern, was schnelles Datenstreaming ermöglicht. Dadurch können Datenteilmengen im Handumdrehen materialisiert, im Browser visualisiert oder in Deep-Learning-Frameworks aufgenommen werden, ohne dass die GPU-Auslastung darunter leidet. Schließlich zeigen wir anhand mehrerer Benchmarks, dass Deep Lake eine hochmoderne Leistung für Deep Learning bei großen Datensätzen erreicht.  10. BESTÄTIGUNG  Die Autoren möchten Richard Socher, Travis Oliphant, Charu Rudrakshi, Artem Harutyunyan, Iason Ofeidis, Diego Kiedanski, Vishnu Nair, Fayaz Rahman, Dyllan McCreary, Benjamin Hindman, Eduard Grigoryan, Kristina Grigoryan, Ben Chislett, Joubin Houshyar, Andrii Liubimov, Assaf Pinhasi, Vishnu Nair, Eshan Arora, Shashank Agarwal, Pawel Janowski, Kristina Arezina, Gevorg Karapetyan, Vigen Sahakyan und der Open-Source-Community einschließlich der Mitwirkenden danken. Das Projekt wurde von Activeloop finanziert. Wir danken auch den CIDR-Gutachtern für ihr Feedback.  VERWEISE  [1] 2006. Amazon S3. GitHub 2022, 1 (2006). https://aws.amazon. com/s3  [2] 2009. Clickhouse. GitHub 2022, 1 (2009). https://github.com/ ClickHouse/ClickHouse  [3] 2010. Google Cloud Storage. GitHub 2022, 1 (2010). https: //cloud.google.com/storage  [4] 2012. Google BigQuery. GitHub 2022, 1 (2012). https://cloud.google.com/bigquery  [5] 2014. Protocol Buffers - Googles Datenaustauschformat. 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