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eurybia

开源Python库助力数据和模型偏移检测

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。

DataDreamer - 生成合成数据和优化模型的开源Python工具
DataDreamerGithubPython库合成数据生成开源开源项目模型训练
DataDreamer 是一个功能强大的开源Python库,专为创建提示工作流、生成合成数据集和训练模型而设计。它支持复杂的多步提示工作流,适用于各种大语言模型。该工具简单易用,且达到研究级别,兼具高效性和可复现性,支持最新技术如量化和LoRA等。无论是研究人员还是普通用户,都可以轻松发布数据集和模型。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库,专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法,与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力,能处理超出单机内存的大型数据集,适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合,详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
river - 实时流数据处理的在线机器学习Python库
GithubPython库River在线机器学习开源项目流数据算法
River是一个专注于在线机器学习的Python库,为处理流数据提供用户友好的工具。它实现了多种算法,包括线性模型、决策树和异常检测,支持实时学习和预测。该库适用于需要持续学习、应对概念漂移或开发接近生产环境模型的场景。River注重清晰度和用户体验,单样本处理速度快,并与Python生态系统无缝集成。
pyreft - 表征微调的开源Python库
GithubReFTpyreft人工智能开源项目表示微调语言模型
pyreft是一个开源的Python库,支持表征微调(ReFT)方法。它可与HuggingFace上的预训练语言模型配合使用,通过配置文件设置参数,并支持将结果分享到HuggingFace。pyreft提供了参数高效的微调方法,可针对特定时间步和表征进行干预,区别于LoRA等其他PEFT方法。该库还支持与LoRA结合,并提供了便捷的数据处理和训练功能。
mlops-python-package - MLOps Python工具包,简化机器学习工程实践
GitHub ActionsGithubMLOpsPython包开源项目自动化工具软件开发实践
这是一个集成多种MLOps最佳实践的Python代码库,旨在优化机器学习工程流程。该工具包提供了模型注册、实验跟踪和实时推理等核心功能,同时支持自动化任务、CI/CD集成、配置管理和数据处理等辅助功能。通过灵活且稳健的设计,这个工具包可以帮助开发者更高效地构建和部署MLOps项目,简化整个机器学习生命周期管理。
encord-active - 专为测试、验证和优化模型性能而设计的开源工具包
Encord ActiveGithub开源工具包开源项目数据标签模型评估虚拟环境
Encord Active是一个开源工具包,专为测试、验证和优化模型性能而设计。其功能包括高级错误分析、模型可解释性报告、自然语言数据搜索,以及数据集错误与偏见的检测和修复。支持本地和云端版本,适用于计算机视觉项目的各个阶段。
taipy - 高性能数据与AI网络应用构建工具
AI应用GithubPythonTaipy开源项目数据管理热门用户界面
Taipy 是为数据科学家和机器学习工程师设计的,帮助他们使用Python快速构建数据与AI网络应用,无需学习新语言。它支持UI生成与场景/数据管理,使用户能够专注于数据和AI算法,同时简化开发和部署的复杂性。此外,Taipy还提供强大的定制能力和扩展性,让用户从简单的原型快速过済到生产就绪的应用。
amphi-etl - Python低代码ETL工具 支持多类型数据处理
AI管道Amphi ETLGithubPython低代码开源项目数据处理
Amphi-etl是一款现代ETL工具,专注于AI时代的数据处理需求。它通过低代码界面加速数据和AI管道开发,生成可移植的Python代码。支持多样化数据处理,包括结构化和非结构化数据的导入、转换和导出。提供私有化部署,保障数据安全与隐私。
ydata-profiling - 快速实现数据分析,一键生成多种格式报告
Githubpandasydata-profiling开源项目数据分析数据报告自动化分析
提供快速一致的探索性数据分析解决方案,支持生成HTML和JSON格式报告,包括时间序列和文本数据。ydata-profiling自动检测数据类型,提供单变量和多变量分析,生成包含缺失数据、重复行和变量交互的可视化报告。支持与多种数据库系统集成,适用于数据集对比和大数据处理。
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