tomotopy

最优性能的Python主题模型库

tomotopy LDA模型主题建模 Python扩展 SIMD指令集 Github 开源项目

该库支持多种主题模型，利用现代CPU的向量化技术提升速度，提供直观的交互视图和高性能并行算法。可轻松通过pip安装，兼容Windows、macOS和Linux，适用于大规模文本数据处理。

botorch - PyTorch驱动的模块化贝叶斯优化库

BoTorchGithubPyTorch开源项目机器学习概率模型贝叶斯优化

BoTorch是一个基于PyTorch的贝叶斯优化库，提供模块化接口用于组合概率模型、采集函数和优化器。该库充分利用PyTorch的自动微分和并行计算能力，支持基于蒙特卡洛的采集函数，并与GPyTorch深度集成。BoTorch主要面向贝叶斯优化和AI领域的研究人员及专业实践者，为实现和测试新算法提供灵活高效的平台。

pomegranate - Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模

GPU支持GithubPyTorchpomegranate开源项目概率建模混合精度支持

新版本将计算后端从Cython迁移到PyTorch，提升了速度和灵活性。新特性包括GPU支持、半精度计算、多变量分布、缺失值处理以及更好的社区贡献。改进后的pomegranate在混合模型、贝叶斯网络和隐马尔科夫模型的构建中表现出色，实现了高度的灵活性和效率。

datatrove - 用于大规模文本数据处理和去重的开源Python库

DataTroveGithub大规模开源项目数据处理文本去重管道

DataTrove是一个开源Python库，专门用于处理、过滤和去重大规模文本数据。它提供预构建的常用处理模块和自定义功能支持。该库的处理流程可在本地或Slurm集群上运行，具有低内存消耗和多步骤设计，适合处理大型语言模型训练数据等大规模工作负载。DataTrove支持多种文件系统，为数据处理提供灵活解决方案。

py-motmetrics - 多目标跟踪性能评估Python库

GithubMOT指标Python库多目标跟踪开源项目性能评估数据分析

py-motmetrics是一个评估多目标跟踪(MOT)性能的Python库。它实现了CLEAR-MOT和ID等评估指标,支持多种距离度量,可跟踪每帧事件,并提供灵活的求解器后端。该库兼容MOTChallenge基准,使用pandas进行数据分析,易于扩展。py-motmetrics为研究人员和开发者提供了全面评估和比较多目标跟踪算法性能的工具。

small-text - Small-Text：Python中的文本分类主动学习工具

GithubPythonsklearnsmall-text开源项目文本分类积极学习

Small-Text 是一个前沿的文本分类主动学习工具，支持多种查询策略、初始化策略和停止准则，用户可以灵活组合使用。工具支持 GPU 加速的 Pytorch 模型和 transformers 集成，适用于复杂文本分类任务，同时也支持 CPU 的轻量安装。科学验证的组件和详细文档使无论是试验还是实际应用，都变得更简单。要求 Python 3.7 或更高版本，支持 CUDA 10.1 或更新版本。如需了解更多，请访问其文档和安装指南。

deeptime - Python时间序列分析与动态建模库

Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习

deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。

graph-of-thoughts - 使用大型语言模型的灵活问题解决框架

GithubGraph of ThoughtsLarge Language ModelPython复杂问题求解开源项目机器学习

该框架通过将复杂问题建模为操作图（GoO），并使用大型语言模型（LLM）自动执行，提供了一种新的解决复杂问题的方法。GoT框架灵活且可扩展，用户不仅可以使用新方法解决问题，还可以实现类似CoT或ToT的操作图。框架提供详细的安装和配置指南，并包含多个示例，帮助用户快速上手。文档详尽，便于理解和扩展。

openlogprobs - Python库实现语言模型API对数概率提取

APIGithubPythonopenlogprobs开源项目概率提取语言模型

openlogprobs是一个Python库，用于从语言模型API中提取对数概率。它实现了多种算法，如topk搜索、精确解和二分查找，可从OpenAI等API中提取完整概率向量。该工具支持并行处理，提高了效率。openlogprobs主要用于语言模型反演研究，为学术研究提供支持。这个库易于安装和使用，适合自然语言处理研究人员使用。

pythia-2.8b-v0 - 支持可解释性研究的多尺寸语言模型，适合科学研究应用

EleutherAIGithubHuggingfacePythia可解释性大型语言模型开源项目机器学习模型

Pythia模型套件旨在支持大型语言模型的可解释性研究，提供多种尺寸的模型以及去重和未去重的数据版本。尽管不以提升下游性能为主要目标，但测试显示在某些任务中表现卓越。基于Transformer架构的Pythia-2.8B可进行微调研究，适用于探索语言模型的训练过程和变化情况。项目采用Apache 2.0许可，模型及检查点可通过Hugging Face获取，促进语言模型的训练与科研开发。

OMLT - 将机器学习模型整合到优化环境中的Python工具包

GithubOMLTPyomo优化开源项目机器学习神经网络

OMLT是一个将机器学习模型整合到Pyomo优化环境的Python工具包。它支持神经网络和梯度提升树模型，提供全空间、简化空间和混合整数线性规划等优化formulation。OMLT可导入Keras和ONNX模型，并提供详细文档和示例，方便研究人员和工程师在优化问题中应用机器学习技术。

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