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numalogic

开源时间序列分析和异常检测框架

numalogic是一个开源的机器学习框架,专注于运营数据分析和AIOps。该框架集成了多种ML模型和算法,提供预测性数据分析、模型选择、数据处理和特征提取功能。numalogic适用于部署失败检测、系统故障识别、欺诈检测等场景。它支持实时训练,可根据输入数据自动更新模型,适合构建持续运行的ML平台。numalogic设计简洁,易于使用和扩展,为数据分析提供了灵活的解决方案。

helicone - 开源LLM开发平台 简化AI应用监控与优化
GithubHeliconeLLM开发者平台开源开源项目观察性
Helicone是一个开源的LLM开发平台,支持OpenAI、Anthropic等多种LLM集成。通过一行代码即可实现请求日志、会话追踪和指标分析。该平台还提供prompt管理、评估和微调等功能,以及缓存和自定义速率限制等网关特性。Helicone支持云端部署和自托管,适用于各种规模的AI应用开发。
lionagi - 智能工作流自动化框架,集成先进ML模型
Githublionagi人工智能大语言模型工作流自动化开源项目智能代理
LionAGI是一个智能工作流自动化框架,融合先进的机器学习模型,为现有数据基础设施提供优化。通过可观察的清晰步骤和逻辑决策,有助于提高工作流的可解释性和可优化性。兼容Python 3.10及更高版本,欢迎社区参与和贡献。
mulog - 云原生分布式系统的高性能事件日志库
Githubμ/log上下文日志事件日志分布式跟踪开源项目异步处理
μ/log是一款为云原生分布式系统设计的高性能事件日志库。它专注于记录事件和数据,每条日志仅需300纳秒,内存占用有界。支持上下文日志记录、异步处理和多种发布器,μ/log旨在替代传统的日志、指标和跟踪系统。其生成的事件数据易于索引、搜索、聚合和可视化,适用于现代应用程序的观测需求。
openllmetry - 开源的LLM应用观测扩展工具
GithubLLM应用OpenLLMetryOpenTelemetryTraceloop开源项目观测性
OpenLLMetry是一个基于OpenTelemetry的开源观测工具,支持OpenAI、Anthropic等LLM提供商及Chroma、Pinecone等向量数据库。标准化扩展和Traceloop SDK使集成和监测应用性能变得简单。兼容Datadog、Honeycomb等多种观测工具,实现全面的应用可观测性,优化系统性能。
nightingale - 开源云原生监控分析平台
Github可观测性告警管理夜莺开源开源项目监控
夜莺Nightingale是一个开源的云原生观测分析平台,集成了数据采集、可视化、监控告警和数据分析功能。它能够对接多种时序数据库,具备专业的告警管理能力和高性能的可视化引擎。该项目由原Open-Falcon核心团队开发,并成为中国计算机学会开源发展委员会(CCF ODC)首个接受捐赠的项目,为企业级用户提供全面的监控分析方案。
MOMENT-1-large - 多功能时间序列分析基础模型:预测、分类、异常检测和填补
GithubHuggingfaceMOMENT基础模型开源项目时间序列分析机器学习模型预训练模型
MOMENT-1-large是一款专为时间序列分析设计的多功能基础模型。它能够高效处理预测、分类、异常检测和数据填补等多种任务。该模型具有出色的零样本和少样本学习能力,可以在缺少或仅有少量任务特定样本的情况下直接使用。此外,MOMENT-1-large支持使用领域相关数据进行微调,以进一步提升性能。作为一个灵活而强大的工具,它为各类时间序列分析任务提供了有力支持。
Lunary - 开源平台助力LLM应用的管理、优化与安全
AI工具AI监控LLM应用开源平台数据安全用户评测
Lunary是专为AI开发者打造的开源平台,致力于LLM应用的管理、优化和安全。平台提供LLM代理日志记录、调试、安全防护和数据分析等功能。支持多种LLM和框架,具备SOC 2 Type II和ISO 27001认证的安全性能。Lunary提供丰富工具增强决策能力,核心平台完全开源,支持自托管或云端部署,便于快速集成和使用。
HyperTS - 全面的时间序列分析工具包 支持多任务和多模式分析
GithubHyperTS开源项目异常检测时间序列分析自动机器学习预测
HyperTS是一款全面的时间序列分析工具包,集成了统计模型、深度学习和神经架构搜索。它支持预测、分类、回归和异常检测等多种任务,适用于复杂的时间序列分析场景。该工具包提供多变量和协变量支持,概率区间预测,以及丰富的预处理、评估指标和搜索策略。HyperTS简单易用,为时间序列分析提供了端到端的自动化解决方案。
nnom - 适用于微控制器的神经网络库
GithubMicrocontrollerNNoMNeural Network开源项目灵活性高性能
NNoM 是为微控制器设计的高层次神经网络推理库,支持如 Inception、ResNet 和 DenseNet 等复杂结构,可一键部署 Keras 模型并提供用户友好的界面。其高性能后端选择和预编译功能确保了运行时零损耗,同时提供完整的评估工具如运行时分析和混淆矩阵。最新的 v0.4.x 版本新增了循环层(RNN)支持,并切换到更适合机器处理的结构化接口。与 TensorFlow Lite 和 STM32Cube.AI 的对比显示,NNoM 在推理时间和内存占用方面表现出色。
machinelearning - 跨平台开源框架,简化.NET应用中的模型开发与部署
GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架,使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据,并进行数据转换,具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景,并兼容TensorFlow和ONNX模型,扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统,以及ARM64和Apple M1处理器架构。
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