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pathway

高性能Python数据处理框架 支持流处理和LLM应用

Pathway是一个高性能Python数据处理框架,支持流处理、实时分析和LLM应用。该框架提供简洁的Python API,可处理批量和流式数据,并集成多种机器学习库。Pathway采用Rust引擎,实现增量计算和并行处理。它具备丰富的数据连接器、状态转换功能和一致性保证,适用于多种复杂的数据处理场景。

pygwalker - Python数据可视化库 支持拖拽式分析和自然语言查询
GithubJupyter NotebookPyGWalker交互式界面开源项目探索性数据分析数据可视化
PyGWalker是一个Python库,将pandas数据框转换为交互式可视化界面。支持拖拽操作和自然语言查询,简化了数据分析和可视化工作流程。兼容Jupyter Notebook、Google Colab和Streamlit等多种环境,可处理大型数据集。提供强大的数据表格功能,允许保存分析结果。适用于数据科学家进行探索性数据分析,提高工作效率。
fugue - 统一的分布式计算框架 支持多种执行引擎
FugueGithubPySparkSQL分布式计算开源项目数据处理
Fugue是一个统一的分布式计算框架,支持在Spark、Dask和Ray等多种执行引擎上运行Python、Pandas和SQL代码。它可以轻松将现有Python和Pandas代码扩展到分布式环境,并通过FugueSQL在不同数据框架上构建端到端工作流。Fugue提供简洁的API和增强的SQL语法,实现了执行引擎的无缝切换,提高了大规模数据处理的效率和灵活性。
kedro - 生产级数据科学与工程管道框架
GithubKedro开源项目数据目录数据科学管道抽象项目模板
Kedro是一个开源Python框架,为生产环境中的数据科学项目提供支持。该框架整合了软件工程最佳实践,用于构建可重现、易维护和模块化的数据工程及科学管道。Kedro特性包括标准化项目模板、多功能数据目录、管道抽象、严格的编码规范以及灵活的部署选项。框架致力于促进团队协作,提升工作效率,并推动可复用分析代码的开发。Kedro尤其适合处理大规模原始数据的实际机器学习应用,有效克服了Jupyter笔记本和单次脚本的局限性。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库,专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法,与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力,能处理超出单机内存的大型数据集,适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架,支持最新模型和云端集成
Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习
Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架,提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术,并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架,适用于流量预测、分类和异常检测。
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。
mleap - 快速部署机器学习流水线与算法的实用工具包
GithubMLeapScikit-learnSpark开源项目性能机器学习数据管道
MLeap提供高性能、便携、易于集成的生产库,支持将Spark和Scikit-learn的机器学习流水线导出为便携格式并执行。通过其执行引擎和序列化格式,数据科学家和工程师可以无需依赖Spark或Scikit-learn环境,将数据流水线和算法轻松部署到生产环境中。MLeap支持多种序列化格式(如JSON、Protobuf),并与现有技术高度集成,提供用户灵活定制数据类型和转换器的能力。
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。
llm-workflow-engine - 功能强大的命令行界面和工作流管理工具,兼容多种大语言模型
ChatGPTGPT4GithubLLM Workflow Engine命令行开源项目插件架构
LLM Workflow Engine(LWE)是一款功能强大的命令行界面和工作流管理工具,专为大语言模型(LLM)设计。它支持通过终端与ChatGPT/GPT-4交互,兼容OpenAI官方API,并提供多种插件扩展功能。用户可以轻松构建Ansible Playbooks工作流,支持Docker镜像和Python库,适用于多种LLM供应商如GPT-3、Cohere等。
pachyderm - 自动化数据处理与版本控制平台
GithubKubernetesPachyderm开源项目数据版本控制数据管道数据血统
Pachyderm是一个开源的数据工程平台,提供自动化的数据处理流水线和版本控制功能。该平台支持复杂的数据转换,并具备数据血缘跟踪能力。基于Kubernetes构建,Pachyderm实现了自动扩展和并行处理,可部署在主流云平台和本地环境。它为数据工程团队提供了一个高效的CI/CD引擎,适用于各类数据处理场景。
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