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datasets

最大的 ML 模型即用型数据集中心,具有快速、易用且高效的数据操作工具

🤗 Datasets是一个高效的轻量级数据处理库,支持一行代码完成数据集的下载和预处理。库支持Numpy、Pandas、PyTorch、TensorFlow和JAX等框架,并提供智能缓存及大规模数据集的流式处理,有效减轻内存限制的压力,简化机器学习和数据分析的前置工作。

pandas - Python数据分析与处理的开源利器
DataFrameGithubPythonpandas开源开源项目数据分析
pandas是Python生态系统中的核心数据分析库,提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据,包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源,如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目,pandas由活跃社区维护,持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。
cudf - 基于GPU的高性能DataFrame库 实现快速数据处理与分析
GPUGithubRAPIDScuDFpandas开源项目数据处理
cuDF是一个基于GPU的DataFrame库,提供数据加载、连接、聚合和过滤等功能。该库利用libcudf和Apache Arrow列式格式,为开发者提供GPU加速的pandas兼容API。cuDF既可以直接使用,也可以作为pandas的无代码修改加速器,完全支持pandas API,在可能的情况下使用GPU运算,必要时回退到pandas。这使得cuDF在处理大规模数据时表现出色,适合各类数据科学和机器学习项目。
datasetGPT - 基于大型语言模型的文本数据集生成工具
API接口GithubdatasetGPT命令行工具大语言模型开源项目数据集生成
datasetGPT是一个命令行工具和Python库,用于通过大型语言模型生成文本数据集。支持OpenAI、Cohere和Petals等多个LLM后端,可生成文本和对话数据。适用于构建AI检测器训练语料库、收集LLM生成的对话数据集进行研究,以及批量处理文本等场景。通过灵活的参数配置,datasetGPT能够生成多样化的数据集。
datasette - 开源数据探索与发布工具 支持多种格式
DatasetteGithubSQLite开源工具开源项目数据发布数据探索
Datasette是一个开源的数据探索和发布工具,可处理各种类型和规模的数据,将其转换为交互式网站和API。该工具适合数据记者、博物馆工作者、档案管理员、政府机构、科研人员等需要共享数据的群体使用。Datasette支持Homebrew和pip等多种安装方式,提供简单的命令行操作进行数据服务和发布。此外,它还允许配置元数据,包括许可证和来源信息,提高数据的可靠性和可溯源性。
fastai - 一个为从业者提供快速提供在标准深度学习领域中提供最先进的高级组件,并提供可以混合和匹配的低级组件构建新方法的深度学习库
GPU优化GithubPyTorchfastai开源项目深度学习计算机视觉
fastai是一个深度学习库,提供高层组件以快速实现高性能结果,同时为研究人员提供可组合的低层组件。通过分层架构和Python、PyTorch的灵活性,fastai在不牺牲易用性、灵活性和性能的情况下,实现了高效的深度学习。支持多种安装方式,包括Google Colab和conda,适用于Windows和Linux。学习资源丰富,包括书籍、免费课程和详细文档。
awesome-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型
该项目是一个综合性机器学习资源集合,包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新,欢迎贡献,为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
DL-Simplified - 为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集
Deep LearningGithubMachine Learning开源开源项目数据分析项目贡献
DL-Simplified 资源库为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集。该库包括按模板组织的数据集、图片、模型文件和依赖。用户可浏览问题区、fork仓库、创建PR等方式参与。深度学习通过多层神经网络处理大量数据,实现不同级别的数据抽象。了解最新的开源活动和参与方法,及项目成就与贡献者。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用,均与Hugging Face库集成,为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库,提升自然语言处理任务的效率和效果。
meerkat - 专为可视化、探索和注释各类数据集而设计的开源Python库
GithubMeerkat开源库开源项目数据可视化未结构化数据机器学习模型
Meerkat是一个开源的Python库,专为可视化、探索和注释各类数据集而设计,特别适合处理非结构化数据类型(如文本、PDF、图像和视频)。Meerkat支持与Pandas、Arrow和HF Datasets无缝整合,无需数据移动。用户能够使用简洁的Python代码嵌入机器学习模型,实现搜索、分组和自动完成等功能。借助Meerkat的高度定制化可视化组件,适用于探索性数据分析和快速验证数据标注等多种应用场景。
FlagData - 多功能数据处理工具包 优化AI模型开发流程
FlagDataGithub人工智能大规模预训练开源项目数据处理数据清洗
FlagData是一款综合性数据处理工具包,专为自然语言处理和计算机视觉等AI领域设计。该工具集成数据获取、准备、预处理和分析功能,支持高质量内容提取、大模型数据微调和分布式处理。最新的3.0.0版本扩展了数据类型支持,并提供丰富的自定义操作选项,简化了高质量数据生成流程。FlagData旨在为AI模型开发全周期提供高效的数据处理支持。
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