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用JSON-AI语法简化DS/ML生命周期的AutoML框架

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Lightwood是一个用JSON-AI语法简化DS/ML生命周期的AutoML框架。它支持多种数据类型和时间序列模式，使用户无需重复编写样板代码即可专注于独特的模型部分。用户可以修改默认值或替换步骤自定义管道，同时支持自带模型的自定义架构。

pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案

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深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出，提供清晰稳定的API，支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织，将科学研究与工程实现分离，帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器，Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性，适应从初学者到专业AI研究的不同需求。

lighteval - 轻量级LLM评估框架，支持多任务处理与复杂模型配置

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lighteval是一款轻量级LLM评估套件，兼容datatrove和nanotron库，支持CPU和多GPU环境，能处理超大模型。多任务配置允许自定义和社区任务，具备数据并行、管道并行及Hugging Face Hub集成功能。适用于复杂模型配置和推理端点。

aideml - 通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理

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AIDE是一款通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理。该项目在超过60个Kaggle数据科学竞赛中表现出色，平均超越50%的参赛者。AIDE能生成Python脚本并进行迭代优化，提供透明的可视化解决方案树，帮助深入理解实验过程。支持通过命令行或Python脚本使用，并提供多种高级配置，为数据科学家提供高效自动化的解决方案生成与优化工具。

Lazy AI - AI驱动的全栈Web应用开发与部署平台

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Lazy AI平台通过AI技术简化全栈Web应用的开发过程。用户可利用提示词构建和修改应用，包括AI代理、自动化工具和聊天机器人。平台支持一键云端部署，并提供丰富的应用模板和社区资源。Lazy AI旨在为开发者提供高效、灵活的工具，使软件创作更加便捷。

deeplake - 面向 AI 的数据库，由针对深度学习应用程序优化的存储格式提供支持

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Deep Lake是一个为深度学习设计的AI数据库，提供多云和本地数据存储方案，支持动态数据类型如嵌入向量、音频、视频等。它通过即时可视化、高级查询和向量搜索功能，以及与LangChain、Weights & Biases等工具的无缝整合，优化了企业级LLM产品的部署和数据管理。该平台适用于各种规模的数据，支持无服务器架构。

Lume AI - 智能数据映射自动化平台

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Lume AI是一个智能数据映射自动化平台。它利用AI技术快速理解数据格式，生成高精度映射逻辑，支持自然语言和自定义逻辑编辑。平台能自动维护集成，适应模式变更，并提供API接口便于开发者集成，显著提升数据处理效率。

aqueduct - 支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务的开源MLOps框架

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Aqueduct是一个开源MLOps框架，支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务，适配各种云基础设施如Kubernetes、Spark和AWS Lambda。Aqueduct能将代码无缝迁移到云端或在不同云间转换，并提供模型执行与性能监控。该框架还提供集中的代码、数据和元数据管理，保障工作流顺利运行并及时通知异常情况。

autoai - 自动化AI模型训练与优化框架

AutoAIGithub代码生成开源项目数据预处理机器学习预测模型

BlobCity AutoAI是一个自动化AI/ML模型训练框架，适用于分类和回归问题。该框架集成了特征选择、模型搜索、训练和超参数调优功能，并能生成高质量模型代码。AutoAI支持多种数据输入格式，提供内置预处理、模型评估和可视化工具，简化了AI开发流程。目前该项目处于beta版本，正在持续开发完善中。

mlflow - 机器学习生命周期管理的轻量级平台

GithubMLflow实验跟踪开源项目机器学习模型管理项目打包

MLflow 是一个轻量级平台，帮助简化机器学习的开发和部署过程。它支持实验跟踪、代码打包和模型部署，并且可以集成 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 等库。主要组件包括 MLflow Tracking、MLflow Projects、MLflow Models 和 MLflow Model Registry，助力全面管理机器学习生命周期。

awadb - AI原生向量数据库实时高效易用

AIAwaDBGithub向量数据库实时搜索嵌入向量开源项目

AwaDB是一款为AI应用优化的向量数据库，无需复杂设置即可使用。它支持毫秒级实时搜索，基于多年生产经验打造，稳定可靠。AwaDB可本地运行或Docker部署，提供Python SDK和RESTful API，轻松处理文本、图像等非结构化数据的向量嵌入和检索。适用于各类AI应用场景，简化向量数据管理和检索流程。

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