causalml

Python因果推断与提升建模库：causalml

CausalML 因果推断机器学习个性化推荐营销优化 Github 开源项目

causalml是一个Python库，集成了机器学习算法用于提升建模和因果推断。它提供标准接口，支持从实验或观察数据中估计条件平均处理效应和个体处理效应。该库适用于广告定向优化和个性化推荐等场景，有助于提高营销效果。causalml实现了多种因果推断方法，并配有详细文档和示例，便于开发者学习和应用。

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tiny-random-OPTForCausalLM-extended-vocab - 轻量级OPT因果语言模型测试框架

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tiny-random-OPTForCausalLM是一个基于PEFT库开发的轻量级测试框架，通过缩减OPT模型规模实现快速测试和原型验证。此框架适用于文本生成、语言理解等自然语言处理任务的实验环境，特别适合在计算资源有限的场景下使用。

clearml - ML/DL 开发和生产套件

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applied-ml - 精选数据科学与机器学习应用案例研究和博客

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traceml - 机器学习数据追踪与可视化工具，支持多种深度学习框架

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TraceML 是一款强大的工具，用于机器学习和数据的追踪、可视化、解释和漂移检测。它与 Keras、PyTorch、TensorFlow、Fastai、Pytorch Lightning 和 HuggingFace 等多种深度学习和机器学习框架集成，方便用户记录和跟踪实验数据。TraceML 支持离线模式、多种数据可视化接口，并能生成详细的数据框架总结。

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