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aiostream

基于生成器的异步流处理库

aiostream是一个Python异步流处理库,提供基于生成器的异步迭代操作。该库支持流操作符的管道化组合、重复执行和安全迭代,简化了异步数据处理流程。aiostream包含创建、转换、选择和组合等多种类型的操作符,可满足复杂的异步数据处理需求。作为异步编程工具,aiostream为开发者提供了灵活高效的异步迭代方案。

toolz - Python函数式编程工具集
GithubPython工具库Toolz函数式编程字典操作开源项目迭代器操作
toolz是一个轻量级Python库,为迭代器、函数和字典操作提供实用工具。支持Python 3.7+且无额外依赖,toolz包含itertoolz、functoolz和dicttoolz三个模块。该库借鉴函数式编程思想,提供groupby、memoize、curry等功能,助力开发者编写简洁高效的代码。
AI-Flow - 开源平台实现多AI模型无缝连接和集成
AI-FlowAI工具API集成人工智能模型无代码开发自定义AI工具
AI-Flow是一个开源平台,专注于简化多个AI模型的连接和集成。通过直观的拖放界面,用户可以快速创建自定义AI工具,无需编码。平台支持GPT-4、Claude和Stable Diffusion等多种AI模型,可在应用内运行工作流或集成到其他项目中。AI-Flow还提供API构建功能,实现AI工作流的自动化和灵活集成,为用户提供创新的AI解决方案。
flytekit - 简化数据处理和机器学习工作流的Python SDK
FlyteFlytekitGithubPython SDK任务工作流开源项目
Flytekit作为Flyte的Python SDK,提供简洁API用于创建、测试和管理Flyte任务与工作流。它支持任务缓存和重试机制,并拥有丰富的插件生态系统,可集成多种数据处理和机器学习工具。Flytekit使开发者能够构建可扩展、可复现的数据和机器学习管道,提高工作效率。
amphi-etl - Python低代码ETL工具 支持多类型数据处理
AI管道Amphi ETLGithubPython低代码开源项目数据处理
Amphi-etl是一款现代ETL工具,专注于AI时代的数据处理需求。它通过低代码界面加速数据和AI管道开发,生成可移植的Python代码。支持多样化数据处理,包括结构化和非结构化数据的导入、转换和导出。提供私有化部署,保障数据安全与隐私。
aicli - 基于OpenAI的命令行工具 提升开发效率
AI助手GithubOpenAI APIPython包aicli命令行工具开源项目
aicli是一个基于OpenAI API的开源命令行工具,支持Python 3.x版本。通过简单的API密钥设置,开发者可快速上手使用。该工具能理解并执行多种命令行任务,有助于提升开发效率。aicli适用于寻求AI辅助的开发人员,提供免费使用和智能交互功能。
taipy - 高性能数据与AI网络应用构建工具
AI应用GithubPythonTaipy开源项目数据管理热门用户界面
Taipy 是为数据科学家和机器学习工程师设计的,帮助他们使用Python快速构建数据与AI网络应用,无需学习新语言。它支持UI生成与场景/数据管理,使用户能够专注于数据和AI算法,同时简化开发和部署的复杂性。此外,Taipy还提供强大的定制能力和扩展性,让用户从简单的原型快速过済到生产就绪的应用。
DataDreamer - 生成合成数据和优化模型的开源Python工具
DataDreamerGithubPython库合成数据生成开源开源项目模型训练
DataDreamer 是一个功能强大的开源Python库,专为创建提示工作流、生成合成数据集和训练模型而设计。它支持复杂的多步提示工作流,适用于各种大语言模型。该工具简单易用,且达到研究级别,兼具高效性和可复现性,支持最新技术如量化和LoRA等。无论是研究人员还是普通用户,都可以轻松发布数据集和模型。
OpenAI.Net - 库用于简便集成OpenAI API,支持.NET 6.0及以上和实时流处理
.NET CoreAPI集成C#GithubOpenAI.Net开源项目自然语言处理
这款.NET库通过简便的API实现与OpenAI自然语言处理工具的集成,支持.NET 6.0及以上版本,并保证定期更新与全面测试。它能有效管理HTTP客户端使用,防止套接字耗尽和DNS更新问题。同时,该库支持OpenAI流API,能够实时处理大数据量。适用于控制台、Web和Blazor应用,提供丰富的示例和教程,帮助开发者快速上手。
aeon - 开源时间序列学习框架
GithubPythonaeon开源项目时间序列机器学习算法
aeon是一个开源时间序列学习框架,兼容scikit-learn,集成最新和经典的机器学习算法。支持预测、分类等任务,采用numba实现高效计算,并提供统一接口便于算法比较。该框架涵盖广泛的时间序列算法,持续更新最新研究成果,适用于Python 3.9及以上版本。
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