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nannyml

部署后模型性能估算和数据漂移检测

NannyML模型性能估计数据漂移检测无目标PCAGithub开源项目

NannyML是一个开源的Python库，专为数据科学家设计，能够在没有目标数据的情况下估算模型的部署后性能，并检测数据漂移。它能将数据漂移警报与模型性能变化智能关联。NannyML支持所有表格数据、分类和回归模型，拥有简单易用的界面和互动式可视化功能。通过NannyML，用户可以监控模型性能、分析数据漂移、找到模型性能下降的根本原因，并避免不必要的警报干扰，轻松完成环境集成和配置。

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介绍相关项目
eurybia - 开源Python库助力数据和模型偏移检测
EurybiaGithubPython库开源项目数据漂移机器学习模型漂移
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。
labml - 通过手机监控深度学习模型训练和硬件使用情况
GithubLabML开源开源项目模型训练深度学习硬件监控
提供通过移动设备和电脑实时监控深度学习模型训练和硬件使用的开源解决方案。集成简单，支持自定义可视化，记录详细实验信息，包括Git提交、配置和超参数。支持多人分布式训练和易于安装的实验服务器，方便用户全程跟踪训练进展。
mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架
GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程
mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。
clearml - ML/DL 开发和生产套件
ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署
ClearML是一个开源平台，集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署，帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化，包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架，并与Jupyter Notebook无缝集成，适合团队协作和远程任务执行，提升AI工作流效率。
SynapseML - 简化大规模机器学习管道的开源工具
Apache SparkGithubSynapseML开源项目异常检测文本分析机器学习
SynapseML是一个开源库，旨在简化大规模机器学习管道的创建。它提供简单、可组合和分布式的API，支持文本分析、视觉处理、异常检测等多种任务。基于Apache Spark，SynapseML与SparkML/MLLib共享相同的API，能够无缝集成到现有的Spark工作流中。该库支持Python、R、Scala、Java和.NET，适用于各种数据库和云数据存储，助力构建智能系统。
causalml - Python因果推断与提升建模库：causalml
CausalMLGithub个性化推荐因果推断开源项目机器学习营销优化
causalml是一个Python库，集成了机器学习算法用于提升建模和因果推断。它提供标准接口，支持从实验或观察数据中估计条件平均处理效应和个体处理效应。该库适用于广告定向优化和个性化推荐等场景，有助于提高营销效果。causalml实现了多种因果推断方法，并配有详细文档和示例，便于开发者学习和应用。
machinelearning - 跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署
GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。
zenml - 帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程的框架
GithubMLOpsZenML云基础设施开源项目数据科学机器学习
ZenML是一个MLOps框架，帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程。用户可以通过Python装饰器创建机器学习流水线，并在AWS、GCP、Azure等云平台上运行。ZenML提供一键部署功能，支持远程堆栈快速设置和使用。其优势包括简化的端到端MLOps流程、与现有工具的无缝集成及全面的模型跟踪和审计功能。适合在复杂基础设施上构建和管理ML流水线的用户。
alibi-detect - 专注异常值、对抗性和漂移检测的开源Python库
Alibi DetectGithub对抗检测开源项目异常检测机器学习监控漂移检测
alibi-detect是一个开源的异常值、对抗性和漂移检测Python库。它为表格数据、文本、图像和时间序列提供在线和离线检测器。库中包含多种算法,如用于异常检测的孤立森林、马氏距离和自编码器,以及用于漂移检测的KS检验和MMD。alibi-detect兼容TensorFlow和PyTorch,并具有内置预处理功能,可检测各种类型的数据漂移。
Evidently AI - 开源AI监控与机器学习观测平台
AI工具AI开发Evidently AI数据偏移数据质量机器学习模型监控模型训练热门
Evidently AI是一个开源的AI质量协作平台，旨在评估、测试和监控机器学习、LLM及通用AI应用。此平台帮助用户管理AI产品质量，维护模型性能，及时识别及应对数据偏移和异常。它支持文本、表格数据和嵌入式数据的监控，适用于各种规模的公司，提供直观的界面与丰富的可视化功能。
相关项目
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