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 PCA Github 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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mmdeploy - 多平台支持的深度学习模型部署工具集与推理框架

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mlflow - 机器学习生命周期管理的轻量级平台

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MLflow 是一个轻量级平台，帮助简化机器学习的开发和部署过程。它支持实验跟踪、代码打包和模型部署，并且可以集成 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 等库。主要组件包括 MLflow Tracking、MLflow Projects、MLflow Models 和 MLflow Model Registry，助力全面管理机器学习生命周期。

Made-With-ML - 学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源

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Made With ML 是开发者学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源。它提供完整课程和代码实践指导，支持本地及云集群环境配置，适合求知欲强的技术人员和研究者。

mljar-supervised - 开源自动机器学习框架简化表格数据建模

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mljar-supervised是一个专门用于表格数据的开源自动机器学习框架。它可自动完成数据预处理、模型构建和超参数调优,生成详细的Markdown报告解释每个模型。该框架提供多种工作模式,包括数据解释、生产部署、竞赛优化等。支持多种算法并具备模型集成功能,能有效简化数据科学工作流程,帮助用户快速构建高质量机器学习模型。

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BigML Python库为BigML.io API提供了简洁的接口，支持创建、检索、列出、更新和删除BigML资源。兼容Python 3，具备本地预测功能，该库简化了机器学习流程，便于快速构建和部署预测模型。适用于多种数据驱动的决策场景，使机器学习模型的开发和管理变得更加高效。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

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modelscan - 开源AI模型安全扫描工具助力高效检测风险

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ModelScan是Protect AI开发的开源AI模型安全扫描工具,支持H5、Pickle和SavedModel等多种格式。它可快速识别PyTorch、TensorFlow、Keras等框架中的模型安全风险,有效防范模型序列化攻击。ModelScan易于集成到机器学习流程中,为AI模型全生命周期提供安全保障,保护数据和系统安全。

giskard - LLM和ML模型的评估和测试框架

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Giskard是一个开源的Python库，旨在自动检测AI应用中的性能、偏差和安全问题。支持LLM和传统的ML模型，功能涵盖自动生成评估数据集、评估RAG应用答案、检测幻觉、生成有害内容及敏感信息泄露等问题。Giskard可无缝集成到各种环境中，并提供详细文档和示例代码，适用于各类AI开发者。

MLAlgorithms - 机器学习算法从零实现的简洁教程

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该项目提供简洁清晰的机器学习算法实现代码，适合希望学习算法内部机制或从头实现算法的用户。所有算法均用Python编写，依赖于numpy、scipy和autograd库。包括深度学习、线性回归、逻辑回归、随机森林、支持向量机、K-Means、GMM、KNN、朴素贝叶斯、PCA、因子分解机、受限玻尔兹曼机、t-SNE、梯度提升树和深度Q学习等算法。

zenml-projects - ZenML构建的生产级机器学习项目集合

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ZenML Projects是一个展示使用ZenML构建的生产级机器学习用例集合。该仓库提供了涵盖时间序列、表格数据、计算机视觉等多个ML领域的现成MLOps工作流程。开发者可以直接使用或根据需求调整这些解决方案,快速启动机器学习项目。仓库包含多个由ZenML团队和社区维护的示例项目,覆盖了常见ML应用场景。

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