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用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库

TensorFlow Privacy 是一个用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库。它实现了 TensorFlow 优化器,并提供计算隐私保证的教程和分析工具。该库兼容 TensorFlow 2.x,支持基于 Keras 的估计器。TensorFlow Privacy 持续更新,最新版本分为两个 PyPI 包:用于差分隐私模型训练的 tensorflow-privacy 和用于经验隐私测试的 tensorflow-empirical-privacy。

tfx - 基于TensorFlow的生产级机器学习流水线平台
Apache AirflowGithubGoogleTFXTensorFlow开源项目机器学习平台
TFX是Google开发的基于TensorFlow的生产级机器学习平台,提供配置框架来搭建多个TFX组件的机器学习流水线。该流水线可以用Apache Airflow和Kubeflow Pipelines进行编排,组件和编排系统都可扩展,支持ML Metadata后端来实现实验追踪和模型热启动等高级功能。TFX适用于Python 3.9至3.10,兼容多种主要依赖库。
pretraining-with-human-feedback - 基于人类偏好预训练的语言模型代码库
GithubHugging Facetoxicity人类偏好多任务开源项目预训练
该项目为根据人类偏好预训练语言模型提供了一套基于Hugging Face Transformers和wandb的工具。项目实现了五种预训练目标,通过对训练数据注释并使用这些目标函数提升模型性能,包括毒性检测和隐私信息识别等任务。项目还提供详细的配置文件和评估方式指导。
CodeTF - 代码大语言模型和智能开发的全方位工具库
CodeTFGithub代码操作代码智能开源项目推理管道模型微调
CodeTF是一个为代码大语言模型和代码智能设计的Python库。它提供训练和推理接口,支持代码摘要、翻译和生成等任务。该库还包含多语言代码操作工具、预训练模型和评估基准。CodeTF简化了复杂流程,为开发者提供了一个便捷的环境来将先进的代码大语言模型集成到实际应用中。
best-of-ml-python - 每周更新的优质Python机器学习开源项目列表
GitHubGithubPythonTensorflow开源项目机器学习
Best-of Machine Learning with Python为您展示一份每周更新的优质Python机器学习开源项目列表,包括920个多种类别的项目,从而帮助开发者轻松访问和利用顶级的机器学习工具和框架。项目持续欢迎社区贡献,共同促进技术进步。
Transfer-Learning-Library - 高效且易用的迁移学习库,支持多种算法和任务
APIGithubPyTorchTLlibTransfer Learning开源项目机器学习
Transfer Learning Library (TLlib) 是一个开源的迁移学习库,基于PyTorch设计,具备高性能和易用性。该库支持多种方法,如域对齐、域转换和半监督学习,适用于分类、回归、目标检测、分割和关键点检测等任务。提供丰富的示例代码和详细文档,并支持pip安装。这是研发新算法或应用现有算法的理想工具,适用于研究和工程实践。
tensor-house - 企业AI/ML项目的全面参考工具包
AI/ML应用GithubTensorHouse企业解决方案开源项目强化学习深度学习
为企业提供营销、定价、供应链和智能制造领域的AI/ML应用参考工具包,包括Jupyter笔记本、原型应用、数据集和评估问卷,帮助快速评估项目准备度,进行数据分析和构建模型原型,适用于深度学习、强化学习和因果推断方法。
autograd - 支持Python和NumPy的高效自动微分库
AutogradGithubNumPyPython开源项目梯度优化自动微分
Autograd是一个自动微分库,可对原生Python和NumPy代码进行微分。它支持反向模式和前向模式微分,能高效计算标量函数对数组参数的梯度。Autograd兼容Python的多数特性,如循环、条件语句、递归和闭包,并支持高阶导数。这个库主要应用于基于梯度的优化,在机器学习、神经网络和科学计算等领域有广泛应用。
DeepRec - 基于TensorFlow的推荐系统框架 支持万亿级训练和优化
DeepRecGithub分布式训练开源项目推荐系统模型优化深度学习框架
DeepRec是一个基于TensorFlow的推荐系统深度学习框架。它支持万亿级样本和参数的分布式训练,提供嵌入变量、优化器等关键功能。该框架在CPU和GPU平台上进行了性能优化,包括运行时、算子和图级优化。DeepRec还支持增量检查点、分布式服务和在线学习等部署功能,为大规模推荐模型提供全面解决方案。
Surprise - 专为推荐系统设计的Python科学计算工具包
GithubPythonSurprise协同过滤开源项目推荐系统机器学习
Surprise是一个专门用于构建和分析基于显式评分数据的推荐系统的Python科学计算工具包。它简化了数据集处理,提供多种预测算法和相似度度量,支持新算法实现,并具备评估和比较算法性能的工具。Surprise适用于学术研究和商业应用,为推荐系统开发提供了全面的解决方案。
rliable - 提升强化学习和机器学习评估可靠性的Python库
Githubrliable开源项目强化学习性能分析置信区间评估方法
rliable是一个开源Python库,旨在提高强化学习和机器学习基准测试的评估可靠性。该库支持分层自举置信区间、性能曲线和聚合指标等功能,即使在数据有限的情况下也能得出可靠结论。rliable提供交互式Colab演示和多个主流基准测试数据,致力于克服现有评估方法的局限性,增强结果的可重复性和统计稳健性。
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