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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介绍相关项目

llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案

GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调

LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表，能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务，并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成，提高部署和微调效率，未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。

interpret - 集合先进机器学习解释技术的开源工具包

EBMGithubInterpretML可解释性开源项目机器学习模型

InterpretML 是集合先进机器学习解释技术的开源工具包，使用户能训练可解释模型及分析黑箱系统。工具包支持模型调试、特征工程、公平性检测和人工智能协作等，帮助用户全方位理解模型行为并确保法规与高风险应用的合规性。通过实例展示，InterpretML 不仅增强了模型透明度，也提高了其可信度。

mindsdb - 打造企业数据AI平台，实时模型部署与优化

AI模型部署GithubMindsDB实时预测开源项目数据源整合热门自动化工作流

MindsDB是一款基于企业数据构建AI的平台，支持从数据库、向量存储和应用程序数据中创建、服务和实时优化模型。该平台与众多数据源和流行的AI/ML框架集成，简化了数据和AI的连接过程，实现了AI系统的直观部署。用户还可以通过SQL和REST API等多种方式与MindsDB交互，从而在实时业务场景中部署AI/ML模型，提高企业运营效率和决策质量。

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。

Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南

GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习

Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。

llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具

GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目

llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。

multi-model-server - 深度学习模型的部署工具

DockerGithubMulti Model ServerPython开源项目模型服务深度学习

Multi Model Server是一个灵活的工具，用于部署由各种ML/DL框架训练的深度学习模型。通过命令行界面或预配置的Docker镜像，可以快速设置HTTP端点处理模型推理请求。支持Python 2.7和3.6，提供适合CPU和GPU推理的不同MXNet pip包。详细的文档和使用示例，以及Slack频道和社区支持，进一步简化了用户使用体验。推荐在生产环境中使用Docker容器以提升安全性和性能。

self-llm - 开源大模型部署与应用指南

AutoDLGithub开源大模型开源项目微调方法环境配置部署使用

探索开源大模型如LLaMA、ChatGLM的全流程部署与微调指南，涵盖环境配置至应用实践，专为国内初学者设计，通过AutoDL平台简化操作流程，助力大模型技术的普及和应用。

benchllm - 简化大语言模型和AI应用的连续集成与测试

BenchLLMGithubLLMPython开源开源项目测试

BenchLLM是一个开源Python库，用于简化大语言模型和AI应用的测试。它提供多种测试和评估方法，包括语义相似度和字符串匹配，并具有缓存功能。BenchLLM支持链、代理和各种LLM模型的测试，有助于消除不稳定因素，确保代码的可靠性。便捷的安装和使用方式使其适用于开发者进行自动化集成和模型评估。

ML-From-Scratch - 深入理解机器学习算法，从基础到实际案例

GithubMachine LearningPythonReinforcement LearningSupervised LearningUnsupervised Learning开源项目

本项目使用Python从零实现多个机器学习模型与算法，旨在展示其内部运作。涵盖监督学习、非监督学习、强化学习和深度学习，并提供多项式回归、CNN分类、生成对抗网络等实际案例，适合希望深入理解机器学习原理的开发者和爱好者。

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