eurybia

开源Python库助力数据和模型偏移检测

Eurybia 数据漂移模型漂移机器学习 Python库 Github 开源项目

Eurybia是一个Python开源库，专注于检测数据和模型偏移，并在模型部署前进行数据验证。该工具生成详细的HTML报告，支持模型性能监控、AI系统审核和治理优化。通过直观的可视化和动态报告，Eurybia简化了数据特征和偏移分析，促进了团队协作和跨部门沟通。

文档

Merlion - 全面的时间序列智能分析库

GithubMerlion开源项目异常检测时间序列机器学习预测

Merlion是一个功能丰富的Python时间序列分析库,集成了预测、异常检测和变点检测等多项能力。它支持单变量和多变量时间序列,提供标准化数据处理、多种算法模型、自动调参、外部变量支持等特性。Merlion还包含实用的后处理规则和灵活的评估流程,可帮助快速开发和基准测试时间序列模型。

nyaggle - Kaggle和数据科学竞赛的Python工具库

Githubnyaggle实验追踪开源项目机器学习特征工程验证

nyaggle是一个面向数据科学竞赛的Python工具库，专注于实验跟踪、特征工程和模型验证。它提供实验追踪、集成学习、特征存储等功能，支持高级API进行交叉验证实验。该库还包含目标编码、BERT文本向量化等特征工程工具，以及对抗验证和时间序列分割等验证方法，是Kaggle等竞赛中的实用助手。

awesome-open-data-centric-ai - 开源工具提升数据驱动的AI构建效率

DCAIData-centric AIGithubRenumicsopen-source工具unstructured data开源项目

该项目提供了多种开源工具，旨在在非结构化数据上实现数据驱动的AI工作流。通过系统地提升训练数据集的质量，可以开发出在实际应用中具备更高价值的AI系统。工具涵盖数据版本控制、嵌入和预训练模型、可视化与交互、异常和噪声检测、可解释性、主动学习等多个类别，且均为活跃维护，适用于日常使用。目标是帮助用户发现并利用这些工具，从而提高AI系统的开发效率和质量。

sklearn-evaluation - 机器学习模型评估工具

GithubJupyter notebookPythonsklearn-evaluation开源项目机器学习模型评估

sklearn-evaluation是一款简便的机器学习模型评估工具，支持绘制混淆矩阵、特征重要性、精准率-召回率、ROC曲线、肘部曲线和轮廓图等多种图表，并生成HTML格式的评估报告。该工具还可使用本地SQLite数据库进行实验跟踪，分析Jupyter notebook输出，并通过SQL查询notebook数据。兼容Python 3.7及更高版本，适用于Linux、macOS和Windows平台，提供全面的模型评估功能。

UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包

BERTGithubNLP任务UER-py开源项目模型微调预训练模型

UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包，支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计，并提供可扩展接口，支持单GPU及多GPU配置。

pythia-6.9b - 促进大规模语言模型可解释性研究的开源工具

GithubHuggingfacePythia大语言模型开源项目机器学习模型模型训练自然语言处理

Pythia-6.9b是EleutherAI开发的开源大规模语言模型,旨在促进可解释性研究。该模型包含69亿参数,在Pile数据集上训练,提供154个中间检查点,便于研究人员探索模型训练过程。Pythia-6.9b采用Transformer架构,性能与同类模型相当,主要用于学术研究而非直接部署。模型可能存在偏见风险,研究人员可通过Hugging Face Transformers库轻松使用。Pythia-6.9b为语言模型研究提供了理想的实验平台。

responsible-ai-toolbox - 负责任AI开发与监控的工具集

AI模型FairlearnGithubInterpretMLResponsible AI Toolboxraiwidgets开源项目

Responsible AI Toolbox是一个集合，包含多个工具和库，旨在通过提供模型和数据探索及评估界面，帮助开发者和利益相关者更好地理解和监控AI系统。该工具集包括Responsible AI dashboard、Error Analysis dashboard、Interpretability dashboard、Fairness dashboard等，还涵盖数据处理、数据平衡分析与性别偏见测量等模块。用户可自定义工作流，以优化模型调试和数据驱动决策，确保AI系统的安全性、可靠性和公平性。

airy - 流式数据处理框架赋能 AI 模型训练与实时分析

Airy CoreGithub开源开源项目数据平台机器学习流处理

Airy Core 是一个开源的流式数据处理框架，为 AI 模型训练和实时分析提供支持。它集成了多种数据源，如 Facebook、WhatsApp 等社交平台，并支持自定义连接器。Airy Core 能够融合历史和实时数据流，简化数据摄取流程，并通过预构建连接器从 Kafka 直接消费数据。基于 Apache Kafka 构建的 Airy Core 可同时处理海量事件，实现数据的实时流式传输。这一框架不仅简化了部署过程，还缩短了开发周期，同时增强了基础设施和应用的稳定性。

foolbox - 基于EagerPy的机器学习模型对抗攻击工具

FoolboxFoolbox 3Github开源项目攻击机器学习深度学习

Foolbox是一个Python库，用于对深度神经网络进行对抗攻击，兼容PyTorch、TensorFlow和JAX。基于EagerPy重写，提供高性能和批处理支持，以及前沿的对抗攻击方法和类型检查功能。官方指南、教程和API文档可帮助快速上手。社区支持贡献新方法以提升模型稳健性。

colour-checker-detection - Python库实现色卡检测算法及相关工具

GithubPython包图像处理开源软件开源项目机器学习色彩检查器检测

这是一个开源Python库，专注于实现色卡检测算法和相关工具。库支持分割和基于YOLOv8的机器学习推理两种检测方法，主要用于ColorChecker Classic 24色卡的识别。项目提供丰富示例和API文档，可应用于图像处理和颜色校正等领域。采用BSD-3-Clause许可证发布，适用于研究和商业用途。

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