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dvclive

简单易用的机器学习实验跟踪和指标记录工具

DVCLive是一个用于记录机器学习指标和元数据的Python库。它支持多种机器学习框架,无需额外服务,以纯文本文件存储实验结果,方便版本控制。DVCLive提供直观API,支持参数记录、指标跟踪和实验比较,有助于简化机器学习工作流程。

lightly - 简单易用的自监督学习工具,支持自定义骨干模型和分布式训练
GithubLightlyPyTorch多模型支持开源项目自监督学习计算机视觉
这个开源项目提供简单易用的自监督学习工具,支持自定义骨干模型和分布式训练。通过模块化设计,用户可以自由调整损失函数和模型头。项目还提供商业版本,包含用于嵌入、分类、检测和分割任务的预训练模型。此外,平台集成了主动学习和数据策划功能,适用于大规模数据处理和强大算法的应用。
Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南,涵盖理论与实践
Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目
本页面介绍2023版深度学习实验课程,包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题,并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供,帮助学习者掌握深度学习技术。
sklearn-evaluation - 机器学习模型评估工具
GithubJupyter notebookPythonsklearn-evaluation开源项目机器学习模型评估
sklearn-evaluation是一款简便的机器学习模型评估工具,支持绘制混淆矩阵、特征重要性、精准率-召回率、ROC曲线、肘部曲线和轮廓图等多种图表,并生成HTML格式的评估报告。该工具还可使用本地SQLite数据库进行实验跟踪,分析Jupyter notebook输出,并通过SQL查询notebook数据。兼容Python 3.7及更高版本,适用于Linux、macOS和Windows平台,提供全面的模型评估功能。
ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集
GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络
此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目,通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示,涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户,内容实用且丰富。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库,专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法,与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力,能处理超出单机内存的大型数据集,适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
deepeval - 简化LLM输出评估的开源框架
AI测试DeepEvalGithubLLM评估开源框架开源项目指标评估
DeepEval是一款开源的大型语言模型(LLM)输出评估框架。它提供G-Eval、幻觉检测和答案相关性等多种评估指标,支持本地运行。该框架适用于RAG和微调应用,可与LangChain和LlamaIndex等工具集成。DeepEval具备批量评估、自定义指标创建功能,易于集成到CI/CD环境。此外,它还支持对主流LLM基准进行简易评估,并可与Confident AI平台对接,实现持续评估和结果分析。
bpycv - Blender中的计算机视觉与深度学习实用工具,支持标注和深度数据的生成
BlenderGithubbpycv开源项目深度学习计算机视觉语义分割
bpycv是Blender中用于计算机视觉和深度学习的实用工具,提供语义分割、实例分割和全景分割的标注生成,以及6DoF姿态和深度数据的渲染。支持简单安装和Docker环境,适用于大规模合成数据集的构建,包含Cityscapes标注格式转换和域随机化功能。提供便捷的演示示例,方便开发与调试,适合计算机视觉研究人员和开发者。
litdata - 优化数据处理和流式传输工具 提升AI模型训练效率
GithubLitData云存储开源项目数据优化数据处理模型训练
LitData是一个开源的数据处理和优化工具,专注于提升AI模型训练效率。它提供并行数据处理、向量嵌入创建、分布式推理和大规模网站抓取功能。LitData优化数据集以加速模型训练,支持云端大规模数据流式传输,并实现远程数据的无本地加载使用。这些特性使LitData成为提高数据处理效率和AI模型训练速度的有力工具。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库,简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估,兼容 TensorFlow 和 PyTorch,并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户,助力快速推进机器学习项目。
datacompy - 多框架支持的开源数据比较库
DataComPyDataFrameGithubPython库多后端支持开源项目数据比较
DataComPy是一个开源的Python数据比较库,支持Pandas、Spark、Polars等多种数据框架。它提供了超越简单equals()的功能,包括统计信息输出和匹配精度调整。该库可通过pip或conda安装,并支持Spark、Dask等额外功能。DataComPy为不同数据处理后端提供统一的比较接口,适用于数据分析和质量控制。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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