pomegranate

Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模

pomegranate PyTorch 概率建模 GPU支持混合精度支持 Github 开源项目

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。

LLM-Pruner - 通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型的工具

GithubLLM-Pruner压缩多任务解决开源项目结构剪枝自动剪枝

LLM-Pruner项目专注于通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型，在保留多任务处理能力的同时减少训练数据需求。仅需3分钟剪枝及3小时后训练，此方法利用50,000个公开样本快速实现剪枝与再训练。支持Llama系列、Vicuna、BLOOM、Baichuan等多种LLM，自动化剪枝过程简化了新模型的剪枝步骤。该技术允许根据需要调整模型规模，优化资源使用。

gpn - 基于DNA语言模型的基因组变异效应预测工具

DNA语言模型GPNGithub变异效应预测基因组预训练网络开源项目机器学习

GPN是一个基于DNA语言模型的开源项目，致力于基因组范围内的变异效应预测。项目包括单序列(GPN-SS)和多序列比对(GPN-MSA)两种模型，适用于人类和植物等多个物种的分析。GPN提供Python接口，支持自定义数据训练，并包含从数据集创建到变异效应预测的完整工作流程。这一工具为基因组研究提供了新的分析方法。

PaddleMIX - 基于飞桨的多模态大模型开发套件赋能AI创新应用

GithubPaddleMIX图文预训练多模态大模型开源项目文生图跨模态视觉

PaddleMIX是基于飞桨的多模态大模型开发套件，支持图像、文本、视频等多种模态，覆盖视觉语言预训练、文生图、文生视频等任务。该套件提供开箱即用的开发体验，支持千亿规模模型训练，适用于金融、教育、电商、医疗等多个领域。PaddleMIX 2.0版本新增了LLaVA、Qwen-VL等模型，优化了训练效率，并提供了丰富的应用工具和流水线，为开发者提供全面的多模态AI解决方案。

strawberry - Python数据类驱动的GraphQL库助力高效API构建

API开发GithubGraphQLPythonStrawberry GraphQL开源项目数据类

Strawberry是一款基于Python数据类的GraphQL库，致力于简化API开发流程。该库提供快速启动服务器和命令行工具，支持Django集成及WebSocket通信，并内置静态类型检查功能。通过直观的语法定义schema，Strawberry支持查询、变更和订阅操作，为开发者提供构建现代、高效GraphQL API的强大工具。

mamba-370m-hf - 兼容transformers库的高效语言模型

GithubHuggingfaceMambafinetuningtransformers开源项目模型生成

项目是一种与transformers库兼容的语言模型，整合了config.json和tokenizer，以提高文本生成的速度和准确性。建议安装transformers的最新主版本，以及causal_conv_1d和mamba-ssm，以充分利用优化的cuda内核。该项目支持经典的generate API和PEFT微调，使用float32格式进行微调可获得最佳性能表现，从而提升文本生成任务的效率和质量。项目形成了一种与transformers库兼容的模型环境，通过优化策略实现高效文本生成。

orange3 - 直观易用的数据挖掘与可视化工具箱无需编程知识

GithubOrange Data Mining可视化工具箱工作流程开源项目数据分析数据挖掘

Orange作为一款开源的数据挖掘与可视化工具箱，致力于数据科学的民主化。它面向新手和专家，通过基于工作流的方式隐藏复杂机制，使用户无需编程或深入的数学知识即可探索数据。该工具支持可视化工作流创建、多种数据分析方法，并提供丰富的插件扩展功能。Orange适用于各类数据科学任务，从数据预处理、特征选择到模型评估，涵盖简单的数据可视化到复杂的机器学习模型构建。作为跨平台工具，Orange支持Windows、Mac和Linux系统，为用户提供灵活且强大的数据分析体验。

best-of-ml-python - 每周更新的优质Python机器学习开源项目列表

GitHubGithubPythonTensorflow开源项目机器学习

Best-of Machine Learning with Python为您展示一份每周更新的优质Python机器学习开源项目列表，包括920个多种类别的项目，从而帮助开发者轻松访问和利用顶级的机器学习工具和框架。项目持续欢迎社区贡献，共同促进技术进步。

tpot - 基于遗传算法的自动机器学习管道优化工具

GithubTPOT开源项目机器学习管道优化自动化遗传算法

TPOT是一个开源的自动机器学习工具,基于Python开发。它采用遗传算法来优化机器学习管道,能够自动探索大量可能的管道组合,为给定数据集找到最佳模型。TPOT构建于scikit-learn之上,可生成易读易修改的Python代码。该工具支持分类和回归任务,适用于多种数据科学场景,能够有效减少数据科学家在模型选择和参数调优上的时间投入。

mamba - 线性时间序列建模的突破性架构

GithubMamba序列建模开源项目深度学习状态空间模型线性时间复杂度

Mamba是一种创新的状态空间模型架构，专为信息密集型任务如语言建模而设计。基于结构化状态空间模型，Mamba采用选择性状态空间实现线性时间复杂度的序列建模，突破了传统亚二次方模型的限制。该项目提供多个预训练模型，支持多种硬件平台的推理和评估，展现了优越的性能和灵活性。

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