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barfi

Python流式编程库,集成现有工作流程

Barfi是一款Python流式编程库,提供图形化编程接口,支持集成现有Python工作流程。用户可通过Barfi.Block构建模式,使用Barfi.ComputeEngine进行执行。每个Block都包含输入输出接口和用户定义的可执行函数,支持在Streamlit组件中使用,并计划增加Jupyter-Notebook小部件。未来还将添加特定领域的组件,弥补现有库的局限性。

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。
klio - 基于Apache Beam的音频处理数据管道生态系统
Apache BeamGithubKlioPython开源项目数据管道音频处理
Klio是基于Apache Beam构建的数据管道生态系统,专门用于处理音频和二进制文件。该系统支持批处理和流式处理,主要应用于大规模音频智能系统。Klio源自Spotify,用于开发和部署新一代音频算法。它为工程师和研究人员提供了一个简化音频处理任务的平台。
oneflow - 用户友好且高效扩展的深度学习框架
CUDA支持GithubOneFlowPyTorch API分布式训练开源项目深度学习框架
OneFlow是一款深度学习框架,提供类似PyTorch的API,支持n维并行执行的全局张量以及图编译器用于加速和部署模型。最新版本1.0.0已发布,兼容Linux和多个Python版本。用户可以通过Docker或Pip轻松安装,并利用丰富的文档和模型库快速上手,适合大型变压器模型的并行训练和计算机视觉任务。
flet - 用Python轻松构建跨平台实时应用的开发框架
FletFlutterGithubPython应用开发框架开源项目跨平台
Flet是一个应用开发框架,允许开发者使用Python快速构建实时的Web、移动和桌面应用。它采用简单架构,内置多种功能,基于Flutter提供专业UI。Flet适合创建内部工具、仪表盘和原型,支持多平台部署,简化了应用开发流程。
streamlink - 跨平台直播流媒体处理库和命令行工具
GithubPython库Streamlink命令行工具开源项目流媒体视频播放
Streamlink是一个开源的Python库和命令行工具,用于将各种在线流媒体服务的内容传输到视频播放器。它支持Twitch、YouTube等多个主流直播平台,绕过了资源密集型网页界面。用户可通过命令行或API播放、下载或处理直播流。Streamlink采用插件架构,便于扩展新服务支持,是一个高效灵活的流媒体处理解决方案。
awesome-streaming - 全面汇总实时数据流处理框架与资源
Github分布式系统实时处理开源项目数据流流式处理
本项目汇集了实时数据流处理领域的优质资源,涵盖流处理框架、应用、库和工具等。包含Apache Flink、Spark Streaming等知名开源项目,以及IoT和机器学习等领域的专业解决方案。为开发者提供全面参考,便于选择合适的流处理技术。
pyFLAC - Python实现的FLAC音频编解码库
FLACGithubPythonpyFLAC开源项目无损压缩音频编码
pyFLAC是一个为libFLAC提供Python接口的库,用于FLAC音频文件的无损编码和解码。支持文件直接操作和实时处理回调,兼容macOS、Linux、树莓派和Windows等多个平台。该库还包含命令行工具,便于WAV和FLAC文件的快速转换。pyFLAC为开发者提供了高效的FLAC音频处理解决方案。
secretflow - 统一隐私保护数据分析与机器学习框架
GithubSecretFlow密码学协议开源项目数据智能机器学习隐私计算
SecretFlow框架集成了多个隐私计算项目,包括Kuscia、SCQL和SPU等。它通过抽象设备层、设备流层、算法层和工作流层的设计,实现了对水平和垂直分区数据的高效分析。这一开源项目为隐私保护数据分析和机器学习提供了全面的技术支持,推动了隐私计算领域的发展。
streaming - 面向大规模机器学习的高效数据流式加载工具
GithubPyTorchStreamingDataset云存储大规模训练开源项目数据流
streaming是一款针对大规模分布式机器学习训练优化的数据加载工具。它支持从主流云存储平台流式读取图像、文本、视频等多种数据类型。该工具具备确定性、快速恢复、高吞吐等特点,可轻松集成到PyTorch训练流程中。streaming还提供数据混合、随机访问等功能,适用于大规模机器学习训练场景。
HuggingFists - 简化LLM和HuggingFace模型应用的数据流工具
GithubHugging FaceHuggingFists低代码工作流管理开源项目数据流工具
HuggingFists是一个创新的数据流工具,旨在简化LLM和HuggingFace模型的应用。该工具提供低代码功能,包括工作流管理、作业调度和环境配置。通过直观的拖拽界面,用户可以设计数据处理流程,轻松访问HuggingFace模型和数据集。HuggingFists支持文本摘要、情感分类和命名实体识别等AI任务,同时允许本地模型部署。其独特的断点调试功能有助于提高AI应用开发效率。
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