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datahub-gma

DataHub通用元数据架构的开源实现

datahub-gma是LinkedIn开源的通用元数据架构(GMA)实现,为DataHub提供后端支持。该项目提供元数据搜索和发现功能,支持可扩展的元数据管理。GMA架构设计灵活,有助于企业高效管理元数据资源。项目托管于GitHub,欢迎社区参与贡献。

metaflow-service - Metaflow元数据服务实现 优化机器学习工作流管理
DockerGithubMetaflowPostgreSQL元数据服务开源项目数据库迁移
Metaflow-service为Metaflow提供元数据服务实现,通过轻量级数据库封装跟踪Flows、Runs、Steps等Metaflow实体的元数据。项目包含元数据服务和迁移服务,支持数据库迁移和版本兼容性管理。提供REST API接口,支持Docker容器部署,简化机器学习工作流的元数据管理流程。
datajoint-python - 基于关系原则的科学工作流管理框架 DataJoint
DataJointGithubPython框架关系数据模型开源项目数据管理科学工作流管理
DataJoint for Python作为开源科学工作流管理框架,基于关系数据模型设计。框架提供一致的数据组织、计算和查询方法,适用于处理大规模实验数据。项目始于2009年,现已被多个实验室采用。DataJoint支持简便安装,提供完善的文档和教程资源,并包含针对神经科学的示例管道。该框架致力于优化数据处理流程,提高科研工作效率。
lilac - 开源解决方案促进AI数据探索与质量管理
AI训练GithubLilac开源项目数据探索数据质量控制数据集处理
Lilac是一个开源的AI数据处理工具,专注于数据集的探索、管理和质量控制。它提供交互式数据探索、LLM驱动的搜索、聚类和标注功能,支持本地运行和云端处理。Lilac能够优化数据集,降低AI训练成本,并支持语义搜索和概念搜索等高级特性。该工具已被Cohere和Databricks等公司采用,用于改善预训练和微调数据的质量。
GPTHub - 定制个性化GPT
GPTHubGithubOpenAI保护个人信息开源项目搜索自定义GPT
通过GPTHub在OpenAI的GPT Store中发现顶尖定制GPT。GPTHub提供详细的GPT信息,支持光暗主题模式和模糊搜索功能,并确保持续更新。开始探索,享受顺畅的GPT体验。点击了解更多并尝试FindGPT。
incubator-graphar - 标准化的图数据存储和检索文件格式
GithubGraphAr图数据存储属性图开源标准开源项目数据格式
GraphAr是一个开源项目,为图数据提供标准化的存储和检索格式。该项目包含系统无关的数据格式和配套库,支持属性图存储,采用元数据和分块方式管理数据。GraphAr可用于图数据的导入导出、持久化存储,以及作为图处理应用的直接数据源,有助于简化多样化系统间的数据交互。
data_management_LLM - 大型语言模型训练数据管理资源汇总
Github大语言模型开源项目数据质量监督微调训练数据管理预训练
该项目汇总了大型语言模型训练数据管理的相关资源。内容涵盖预训练和监督微调阶段,探讨领域组成、数据数量和质量等关键方面。项目还收录了数据去重、毒性过滤等技术,以及不同因素间的关系研究。这些资源为优化LLM训练数据管理提供了全面参考。
LAMBDA - LAMBDA:无代码多代理数据分析系统,集成大模型与自然语言技术
GithubLAMBDA多智能体系统开源项目数据分析机器学习
LAMBDA 是一个创新的开源无代码多代理数据分析系统,通过大模型解决复杂数据问题。主要功能包括通过自然语言指令进行数据分析、多代理模块(编程和检查代理)生成与调试代码、灵活的模型和算法集成、自动报告生成等。LAMBDA 提供易用的用户界面,允许直接干预操作过程,大幅提升数据科学实践和分析模式。
LlamaIndex - 开源数据框架助力企业构建LLM应用
AI工具LLM应用LlamaIndex企业数据开源数据框架
LlamaIndex是一个用于构建大型语言模型(LLM)应用的数据框架。它支持160多种数据源和格式的加载,40多个向量存储和数据库的集成,以及LLM工作流程编排。该框架提供社区贡献的连接器、工具和数据集,并可与多种服务集成。LlamaIndex为开发者提供了构建LLM应用所需的工具和资源,简化了自定义数据源与LLM的连接过程。
innovationgraph - GitHub开源数据洞察全球软件开发趋势
GitHub Innovation GraphGithub全球经济开源数据开源项目数据分析软件开发活动
GitHub Innovation Graph项目提供了一个结构化数据集,汇总了GitHub平台上的公开开发活动。该数据集按季度和经济体展示了Git推送、开发者、组织、仓库、编程语言、许可证和主题等多个维度的信息。这个开源项目旨在为研究人员、政策制定者等提供软件开发领域的数据洞察。数据涵盖2020年以来的全球活动,有助于分析软件开发趋势和创新动态。
zingg - 旨在解决现代数据系统中的重复记录问题的基于机器学习的实体解析工具
GithubZingg实体解析客户分析开源项目数据整合机器学习
Zingg是一款基于机器学习的实体解析工具,旨在解决现代数据系统中的重复记录问题。通过概率匹配和确定性匹配,Zingg可以高效整合分散的数据源,建立统一视图,适用于客户数据去重、身份解析和合规场景。它支持多种数据连接方式,从本地到云端,支持多语言环境。通过互动式训练数据生成器,Zingg能快速建立高精度模型,实现快速部署,提升数据仓库和数据湖的分析能力,为客户分析和欺诈检测等提供可靠的数据基础。
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