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lark

Python解析工具包,灵活高效支持全上下文无关语法

Lark是一款专为Python设计的解析工具包,注重易用性、性能和模块化。它支持所有上下文无关语法,适用于大多数编程语言和部分自然语言解析。Lark集成了Earley和LALR(1)解析器,并提供多种词法分析器,用户可根据需求平衡功能和速度。该工具包具备出色的歧义处理能力,能自动构建带注释的解析树,同时提供多种高级功能和实用工具。Lark适合各层级用户,从入门者到专业人士均可轻松使用。

ltp - 中文自然语言处理平台,多任务和高效推理支持
GithubLTP中文自然语言处理分词开源项目深度学习模型预训练模型
LTP(Language Technology Platform)提供中文分词、词性标注、句法分析和命名实体识别等自然语言处理功能。通过多任务框架和共享预训练模型进行优化,显著提升性能。LTP支持快速的感知机算法推理和高精度的深度学习分析,并在Huggingface Hub上提供预训练模型下载。最新版LTP v4.2.0优化了结构,并支持用户自定义模型训练和上传,提高了灵活性和实用性。
spaCy - 高性能自然语言处理库
GithubPythonspaCy开源项目热门神经网络模型自然语言处理训练系统
spaCy 是一个高级自然语言处理库,支持Python和Cython,适用于实际产品开发。它提供预训练管道,支持70种以上语言的分词和训练,拥有最先进的速度和神经网络模型,可用于词性标注、句法解析、命名实体识别、文本分类等多种任务。spaCy 同时支持多任务学习和使用预训练变换器,如BERT,适合生产环境下的训练系统,模型打包,部署和工作流管理,是商业开源软件,遵循MIT许可证。
flask - 灵活可扩展的Python Web框架,适用于各类应用开发
FlaskGithubPythonWSGIWeb框架开源项目轻量级
Flask是一个流行的Python Web应用框架,以其简洁设计和灵活性著称。这个轻量级框架易于上手,同时能够扩展以支持复杂应用。Flask基于Werkzeug和Jinja,不强制特定的依赖或项目结构,让开发者可以自由选择工具和库。丰富的社区扩展进一步增强了其功能性,使其适用于各种规模的Web应用开发。
scrapy - 开源Python网络爬虫和数据提取框架
GithubPythonScrapy开源框架开源项目数据抓取网络爬虫
Scrapy是一个基于BSD许可的高效网络爬虫和结构化数据提取框架。它使用Python 3.8+开发,支持Linux、Windows、macOS和BSD等多种操作系统。Scrapy适用于数据挖掘、网站监控和自动化测试等多种场景。项目提供全面的文档和活跃的社区支持,同时也有商业支持选项。作为开源项目,Scrapy欢迎开发者贡献,并严格遵守行为准则。目前,已有众多知名企业将Scrapy应用于大规模网络数据采集工作。
MarkLLM - 支持多种算法和可视化功能的LLM水印开源工具包
GithubMarkLLMPython包大语言模型开源工具包开源项目水印技术
MarkLLM是一个开源工具包,致力于支持大规模语言模型 (LLM) 的水印研究和应用。它提供一个统一的平台,支持九种不同的水印算法,还包括自定义可视化工具和详尽的评估模块,便于研究人员和普通用户对水印技术的访问、理解和评估。
Llama2-Code-Interpreter - 多语言代码生成和执行的LLM工具
CodeLlamaGPT-4GithubLlama2 Code Interpreter代码执行代码生成开源项目
Llama2 Code Interpreter是一款能够生成、执行代码并进行调试的语言模型工具,支持多种编程语言和框架。该项目专注于数据开发和模型优化,并在HumanEval基准测试中表现优异。用户可以通过Gradio界面体验其功能,包括Python变量监控和代码生成。
Lilac - 高效LLM数据集分析与优化工具
AI工具LLM数据处理数据集分析聚类语义搜索
Lilac是一款专为大型语言模型(LLM)数据质量提升设计的分析工具。它集成了数据搜索、量化和编辑功能,提供语义聚类、关键词检索和字段比较等分析方法。Lilac可在20分钟内完成百万级数据点的聚类和标题生成,每分钟可嵌入5亿个标记,实现快速处理大规模数据集、识别数据概念,并筛选适合特定任务的数据。此外,Lilac还支持PII检测和重复数据识别等特性。凭借高效的数据处理能力和直观的操作界面,Lilac成为数据科学家和AI从业者优化产品的重要助手。
llm-python - 完整的LLM开发资料与代码示例
GithubLLMLangChainOpenAIPythonSupertype Fellowship开源项目
本项目提供完整的LLM开发资料与代码示例,涵盖llamaindex、LangChain、Chroma和Pinecone等接口。通过YouTube上的LangChain教程,该项目可帮助开发者在约8小时内掌握核心概念,并获得每节课程对应的代码。适合希望从零开始自定义学习路径的开发者。项目已集成最新版本的LlamaIndex(0.6.31)和LangChain(0.0.209),确保与最新库的兼容性。
lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架
GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目
该项目提供统一框架,用于评估生成式语言模型,通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项,旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等,也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。
python-rapidjson - Python RapidJSON封装 高性能JSON处理库
GithubJSON解析python-rapidjson反序列化序列化开源项目性能优化
python-rapidjson是RapidJSON的Python封装,提供高性能JSON序列化和反序列化功能。支持处理bytes、str和文件对象,具备JSON Schema验证能力。与标准库json模块兼容,但性能更优。可通过pip、conda安装或从GitHub获取源码。适用于需要处理大量JSON数据的Python项目。该项目适合需要高效处理JSON数据的Python开发者使用。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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