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开源Python框架简化Kaggle表格数据竞赛流程

Kaggle机器学习数据处理特征工程模型训练Github开源项目

这是一个面向Kaggle表格数据竞赛的开源Python框架。它集成了数据处理、可视化、特征工程、模型训练等功能的API。虽然最初为Kaggle TPS August 2022设计，但经简单调整可适用于其他表格数据竞赛。该框架涵盖了从数据预处理到提交预测结果的完整机器学习流程，为Kaggle参赛者提供了实用的工具支持。

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介绍相关项目
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。
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。
dagster - 全生命周期数据管道编排工具 支持云原生部署
DagsterGithubPython开源开源项目数据管道编排资产管理
Dagster是一款支持云原生部署的数据管道编排工具，覆盖全生命周期开发。该工具集成了数据血缘追踪和可观察性功能，采用声明式编程模型，并提供出色的可测试性。Dagster能够帮助开发和维护各类数据资产，包括数据表、数据集、机器学习模型和报告等。开发者可通过Python函数声明数据资产的构建方式，Dagster会自动管理函数执行时机并保持资产更新。这一工具适用于从本地开发到生产环境的全过程，并与现代数据技术栈广泛集成。
awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合
GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习
发掘和运用顶尖MLOps工具：该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具，供数据科学家和机器学习工程师选择使用，以简化机器学习流程，优化生产活动。
versatile-data-kit - 全面的数据工作流开发、部署和运维框架
GithubPythonSQLVersatile Data Kit开源项目数据处理框架数据工作流
Versatile Data Kit是一个综合性数据工作流框架,支持Python和SQL开发。它提供ETL/ELT模式和模块化扩展,简化了数据提取、转换和加载过程。该框架具备一键部署功能,并集成了运维监控工具。通过Control Service,可实现数据作业的便捷管理和调度。Versatile Data Kit致力于提高数据工程效率,适用于各类数据处理场景。
awesome-pipeline - 数据流水线工具集合 简化复杂工作流程
Github工作流开源项目数据处理框架管道自动化
Awesome Pipeline收录了多种数据流水线工具,包括框架、库和平台。这些工具可帮助构建和优化各类数据处理流程,从简单的线性工作流到分布式计算均有涉及。该项目为不同规模的数据处理需求提供了丰富的开源解决方案。
mljar-supervised - 开源自动机器学习框架 简化表格数据建模
AutoMLGithubMLJAR开源项目数据分析机器学习模型训练
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。
pipelines - OpenAI API插件框架 实现模块化AI工作流
AI集成GithubOpen WebUIOpenAI APIPipelines开源项目自定义工作流
Pipelines是一个与UI无关的OpenAI API插件框架，支持在兼容OpenAI API规范的客户端上创建模块化工作流。该框架集成了自定义逻辑和Python库，涵盖AI代理到家庭自动化API等多种应用。通过自定义钩子，Pipelines实现了功能调用、RAG、消息监控和速率限制等功能，为AI应用开发提供了灵活的解决方案。
Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project - 数据科学项目全生命周期实践指南
APIGithubweb爬虫开源项目数据收集数据科学数据集
该项目提供了数据科学项目完整生命周期的实践指南。涵盖数据收集、清洗、特征工程、模型训练及部署全过程。详细介绍网络爬虫、API、数据库等数据获取方法，并汇总多个开放数据集资源。同时包含数据预处理、特征选择、模型评估等关键环节的最佳实践。对数据科学学习者和从业人员具有重要参考价值，有助于全面把握数据科学项目流程。
griptape - 构建AI应用的模块化Python框架，支持企业数据和API集成
AI应用GithubGriptapePython框架企业数据开源项目模块化
Griptape是一个模块化Python框架，专为构建安全连接企业数据和API的AI应用而设计。它提供核心组件如代理、管道、工作流、任务、工具、内存、驱动和引擎，确保开发者在每一步保持控制和灵活性。Griptape支持高效的数据加载、处理和存储，并能与多种外部资源和服务交互。更多信息请参阅Griptape文档和在线课程。
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