一款CLI工具和Python库，用于与大型语言模型交互，支持远程API和本地安装模型。可从命令行运行提示、将结果存储在SQLite中、生成嵌入等。通过插件目录，可访问更多模型。

freeGPT 提供免费下载和使用多种文本与图像生成模型，包括 gpt3 和 gpt4。通过安装并使用 Python 代码，即可轻松实现文本或图像生成。此外，还支持官方 Discord 机器人，提供更多应用实例和技术支持。

PyOD是Python领域应用广泛的异常检测工具库，自2017年起支持学术与商业用途。这个库集成了超过50种算法，涵盖从经典方法到最新的深度学习技术。它提供统一的操作界面，高性能的处理效率和快速训练预测功能，已被下载超过1700万次，得到了机器学习领域的广泛认可。

tika-python是Apache Tika的Python移植版，通过Tika REST Server提供强大的文档解析、文本翻译和语言检测功能。该库支持通过多个接口调用，支持gzip压缩输入输出流，并提供命令行工具。用户可配置环境变量，在无网络连接环境中使用，优化其行为。

OCTIS 提供全面的主题模型预处理、训练和评估解决方案。通过贝叶斯优化方法，找到最佳超参数。支持经典和神经主题模型，并结合多种前沿评估指标。用户可以加载自定义或预处理数据集，支持Python库和简易Web仪表盘管理实验。

Black Maria是一个用于通过自然语言进行网页抓取的Python库。用户只需导出OPEN_AI_KEY环境变量并安装blackmaria库，即可开始使用。通过guardrails提供详细指令，获取针对特定网页的结构化数据，适合开发者和数据分析师。

nnmnkwii是一款专为快速构建语音合成系统而设计的库，支持原型设计。该库可通过PyPI安装，并提供稳定版和开发版文档。依赖于PyTorch实现自动求导功能，设计灵感源于Merlin和Librosa，功能强大且灵活。

Augraphy是一个Python库，能够通过增强管道将文档从干净版本转换为模拟打印、传真、扫描等效果的脏旧副本，为AI/ML提供大量高质量的训练数据。

LeptonAI框架提供了一种Pythonic抽象方式，将研究和建模代码快速转化为AI服务。支持启动包括Llama、SDXL、Whisper等常见模型，具备自动批处理和后台作业等AI优化功能。用户可以通过Python客户端轻松调度服务，也能快速在云环境中部署。开发者可参考丰富的文档和示例库，灵活定制Photon类和Handler函数。

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。

Nevergrad是一个Python 3.8+开源无梯度优化库，支持连续、离散变量及混合参数空间的优化。它提供简洁的API，用于函数最小化和超参数调优等任务。库中包含多种优化算法，如NGOpt，可处理高维和非凸优化问题。Nevergrad适用于机器学习、科学计算和工程领域的优化任务。

Gymnasium是一个用于开发和比较强化学习算法的开源Python库，提供标准API和丰富的环境集。它包括经典控制、Box2D、玩具文本、MuJoCo和Atari等多种环境类型，促进算法与环境的高效交互。作为OpenAI Gym的延续，Gymnasium现由独立团队维护，提供完善的文档和活跃的社区支持。该库采用严格的版本控制以确保实验可重复性，并提供灵活的安装选项满足不同用户需求。

tslearn是一个开源的Python库，专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列，兼容scikit-learn，包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作，支持超参数调优和管道等功能，为研究和实践提供全面工具支持。

Autolabel是一个Python库，利用大语言模型（LLM）自动标注、清洗和丰富文本数据集。它大幅减少手动标注的时间和成本，同时提供高准确率的标注结果。该库支持多种NLP任务，如分类、问答、命名实体识别等，兼容OpenAI、Anthropic、HuggingFace等多家提供商的LLM。Autolabel还提供信心估算、结果解释、缓存和状态管理功能，并支持使用Refuel托管的开源LLM进行标注。用户可根据具体任务配置标注指南，并通过简单的三步流程完成数据标注。

gTTS，一款Python库和命令行工具，能通过Google翻译API进行文本到语音转换，并输出为mp3。特色包括自定义语句分割和文本预处理，以支持长文本的准确语调处理。适用于所有需要语音合成功能的开发者。更多信息，参见官方文档。

NeMo Curator 是一款专为大型语言模型（LLM）设计的开源Python库，通过结合Dask和RAPIDS等技术，实现GPU加速的数据集准备与管理。其功能包括数据下载、语言识别、文本清理、质量过滤、文档去重和个人信息保护等模块，为多种LLM任务提供快速、灵活和可扩展的解决方案，显著提升数据处理效率与模型质量。

pyresparser是一个简易的简历解析工具，可以从简历中提取姓名、电子邮件、手机号码、技能、工作经验、学校名称、学位和职位等信息。支持PDF和DOCx文件，易于集成到Python项目中。该工具使用spaCy和nltk进行自然语言处理，并提供便捷的命令行界面。更多信息和安装指南，请参阅官方文档。

UnlimitedGPT是一个Python库，可以将ChatGPT网站作为OpenAI付费API的替代方案。它支持消息发送和接收、自动化操作、会话数据管理、主题和账户切换等功能，兼容Windows、Linux、macOS和Google Colab，并绕过Cloudflare的反机器人保护。需要Python 3.8或更高版本。

news-please是一个开源、用户友好的新闻爬虫工具，能够从几乎所有新闻网站提取结构化信息。该工具支持递归跟踪内部链接和读取RSS源来抓取最新及历史文章。提供网站根URL即可实现全面爬取。news-please还支持库模式，便于Python开发者集成使用，并能从commoncrawl.org新闻档案中提取文章。

repeng是一个用于表示工程的Python库，可在不到一分钟内生成控制向量，适用于各类AI和机器学习模型。支持通过预训练模型快速训练，并可生成定制数据集和进行推理。支持向量导出并在其他量化模型中使用，但不支持MoE模型。详情参阅官方博客和文档。

DocArray是一个为多模态数据提供表示、传输、存储和检索功能的Python库。这个库与NumPy、PyTorch、TensorFlow和JAX等框架无缝集成，支持各种向量数据库，也兼容FastAPI和Jina等网络和微服务框架。作为LF AI & Data Foundation的沙盒项目，DocArray提高了多模态AI应用的开发效率。

Pyntcloud 是一个基于Python科学计算堆栈的3D点云处理库。通过简单代码可以执行复杂3D操作，如加载PLY文件、RGB转HSV、体素网格生成等。支持与Open3D和PyVista等3D处理库无缝集成。项目文档详尽，示例丰富，方便用户快速上手。安装简单，支持conda和pip，适合开发和研究使用。

notifiers是一个Python库，提供统一接口发送通知至多个平台。支持Pushover、Slack、Gmail等服务，简化通知集成。开发者可通过简单API调用添加通知功能，无需单独处理各提供商API。该库还包含CLI工具和日志集成功能，是一个灵活的通知解决方案。

DataComPy是一个开源的Python数据比较库，支持Pandas、Spark、Polars等多种数据框架。它提供了超越简单equals()的功能，包括统计信息输出和匹配精度调整。该库可通过pip或conda安装，并支持Spark、Dask等额外功能。DataComPy为不同数据处理后端提供统一的比较接口，适用于数据分析和质量控制。

mplcyberpunk 是一个 Matplotlib 扩展库，能够快速为图表添加赛博朋克风格效果。该库提供暗色背景主题，支持线条发光、底部光晕等视觉特效，适用于折线图、散点图和柱状图。mplcyberpunk 还支持自定义渐变填充，可创建富有未来感的数据可视化图表。

Edward 是一个用于概率建模、推断和模型评估的Python库。它融合了贝叶斯统计、机器学习、深度学习和概率编程，支持多种模型，如有向图模型、神经网络、隐式生成模型和贝叶斯非参数。Edward 提供变分推断、蒙特卡罗方法、生成对抗网络等多种推断方法，并支持模型和推断的评估。构建于TensorFlow之上，支持计算图、分布式训练、CPU/GPU集成和自动微分。

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。

Albumentations, 一个高效的Python库用于图像增强，通过逾70种方法优化深度学习和计算机视觉模型性能。支持PyTorch和TensorFlow框架，适合多种视觉任务如分类、语义分割和目标检测。

mergoo是一款工具库，用于高效合并和训练不同领域的LLM专家。支持Mixture-of-Experts、多层合并以及多种训练平台。适配Llama、Mistral、Phi3及BERT模型，兼容CPU、MPS和GPU设备。提供灵活配置及多种训练器支持，包括Hugging Face Trainer和PEFT，以便模型合并与微调。

openai-multi-client是一个Python库，简化了对OpenAI API的高并发请求管理，支持按顺序和无序处理请求，并提供内置重试机制。它保持代码的同步性，避免了并发和死锁问题。此库特别适用于大规模数据分析等需要大量请求的任务。无需等待每个请求完成即可开始下一个，openai-multi-client能够同时发送多个请求，并自动重试失败的请求，从而提高效率。

教程教你使用OpenAI API设置自然语言到SQL代码生成器，涵盖了从用户问题到SQL查询的转换。适用于任意数据表，帮助非技术人员处理数据请求。内容包括Python应用程序设置、Docker环境配置及主要Python库的使用，适合有基础Python和SQL知识的用户。

TextDescriptives是一个基于Python的库，通过spaCy v.3管道组件和扩展计算多种文本指标。包括详细文档和Jupyter notebook教程，方便用户上手和使用功能。最新2.0版本引入全新API和组件，支持无代码提取指标的web应用。用户可设置不同参数快速提取文本指标，并将结果导出为Pandas DataFrame或字典。适合文本分析入门者，也为高级用户提供深度定制的选项。

Facetorch是一个Python库，使用深度神经网络进行面部检测和特征分析。它支持Hydra配置，使用conda-lock和Docker进行环境重现，并通过TorchScript加速CPU和GPU性能。该工具可扩展，允许通过Google Drive上传模型文件和添加配置文件。请谨慎使用，并遵循欧盟可信AI伦理指南。

Spektral是一个基于Keras API和TensorFlow 2的Python库，专为图神经网络（GNN）提供简单灵活的框架。该库适用于社交网络用户分类、分子性质预测、图生成、节点聚类和链接预测等任务。Spektral包含多种流行的图深度学习层，如GCN、Chebyshev、GraphSAGE、GAT等，并提供丰富的图操作工具。最新版1.0引入了新数据集、新容器、Loader类和transforms模块，简化了数据处理和模型训练。更多信息请参阅官方文档和示例。

FSL-Mate提供少样本学习的全面资源，包括FewShotPapers论文列表和PaddlePaddle基础的FSL库PaddleFSL。FSL-Mate项目持续更新，致力于简化少样本学习。最新更新涵盖了ICLR 2024、AAAI 2023、EMNLP 2023，以及ICCV和NeurIPS 2023的相关论文。

html5-parser是一个基于C语言开发的HTML 5解析器，为Python提供高性能的HTML解析功能。该解析器比纯Python实现（如html5lib）的速度快30多倍，同时严格遵守HTML 5标准。项目提供详细文档，适合需要高效处理HTML内容的Python开发者。

DnaFeaturesViewer是一款功能强大的DNA序列特征可视化Python库。它能自动生成清晰简洁的图表,即使是复杂的重叠特征和长标签序列也能完美展示。该库兼容Matplotlib和Biopython,支持多种图像输出格式。DnaFeaturesViewer可从GenBank或GFF文件读取特征,绘制核苷酸序列和氨基酸翻译,并支持多行多页绘图。它为DNA序列分析和生物学研究提供了直观高效的可视化工具。

Terminal Text Effects是一个开源的终端视觉效果引擎,既可作为独立应用程序使用,也可作为Python库集成。它支持256色/RGB颜色显示,实现复杂的字符移动和动画效果,以及渐变色生成等功能。该项目内置多种视觉效果,如光束、二进制路径、黑洞等,能够为终端界面带来丰富的视觉体验。Terminal Text Effects采用内联运行方式,可保留原有终端状态和工作流程,是为终端应用增添动态效果的实用工具。

Agency是一个Python库，基于Actor模型，为创建代理集成系统提供框架。它的API易于使用，使开发者可以灵活连接传统软件系统，具有很高的可扩展性。支持多处理和多线程并发，并包含AMQP网络代理系统支持，提供详细日志记录及权限控制。可以通过pip或poetry安装，附带多个代理示例和Docker配置，便于快速开发。

imgaug库为机器学习中的图像处理提供多样的增强技术，包括仿射变换、对比度调整、高斯噪点等。它优化了性能，支持多核CPU，并可轻松集成到各种媒体处理流程中，支持Python 2.7及更高版本。

Instructor是一个优化的Python库，专为简化和增强大型语言模型（LLMs）的结构化输出设计。它提供了一系列强大的功能，如自动验证、重试机制和流式处理。支持多种主流模型，是提升LLM工作流效率的理想选择。

该项目提供了由Hugging Face开发的Transformers库的快速入门教程，支持加载大部分预训练语言模型。教程涵盖自然语言处理背景知识、Transformers基础和实战案例，包括pipelines、模型与分词器使用、微调预训练模型及序列标注任务等。示例代码展示了句子对分类、命名实体识别、文本摘要等任务的实现，适合机器学习和NLP开发者参考。

Pubmed Parser是一个Python库，用于解析PubMed开放获取（OA）子集和MEDLINE XML数据集。该库使用lxml库将信息转换为Python字典，适用于文本挖掘和自然语言处理。功能涵盖文章信息、参考文献、图片说明、段落、表格及资助信息的解析。更多详情和应用实例，请参考API和文档。

TextAugment是一个Python 3库，旨在提升自然语言处理应用中的文本处理能力。借助于NLTK、Gensim和TextBlob等工具，TextAugment能生成合成数据，从而提升模型性能。这个库支持多种增强方法，如Word2vec、WordNet和RTT，并可轻松集成到PyTorch、TensorFlow和Scikit-learn等机器学习框架中。无论是词义替换还是混合增强方法，TextAugment都能为短文本分类任务提供有效的解决方案。

SKOPS 是一个支持scikit-learn模型分享和部署的Python库。它提供了将模型集成到Hugging Face Hub的工具，使模型可被发现和使用，无需下载或加载。主要功能包括创建模型库、生成模型卡和安全保存sklearn估算器。详细信息和使用指南请参考文档。

Auto 1111 SDK是一个轻量级Python库，使用Stable Diffusion模型进行图像生成、放大和编辑。它与Automatic 1111 Web UI完美集成，提供文本到图像、图像到图像、修补和外延等多种管道处理功能，支持多种采样器和模型下载。集成了Civit AI，方便直接从网站下载模型。用户可在Colab上通过示例体验该SDK，并参考官方提供的安装和快速上手指南。

pytubefix是一个功能丰富的Python库，用于下载YouTube视频。它支持高分辨率视频下载、音频提取、字幕获取、频道和播放列表处理。该库提供认证功能，可访问受限内容。pytubefix操作简便，适合快速实现YouTube内容下载。无论是个人项目还是大型应用，pytubefix都能胜任。

Pedalboard是一个功能丰富的Python音频处理库，支持多种音频格式的读写和效果器应用。内置常见音频效果如合唱、混响等，同时支持加载VST3和Audio Unit插件。该库具有优秀的线程安全性、内存管理和处理速度，可与TensorFlow等深度学习框架集成。Pedalboard在Spotify的数据增强和AI功能开发中得到应用，是音频处理领域的高效工具。

filesystem_spec为Python文件系统定义了统一的接口规范，支持多种存储后端如s3fs和gcsfs。它简化了跨平台数据操作，并提供键值存储和FUSE挂载等高级功能。项目可通过pip或conda安装，具有完善的文档和CI支持。filesystem_spec为开发者提供了一个一致、灵活的文件系统抽象层，适用于各种数据访问场景。

Financial Datasets是一个开源Python库，利用大型语言模型从金融文本生成问答数据集。支持从文本、PDF和10-K报告生成数据，提供灵活API。该库安装简便，可通过pip或Poetry集成。为金融分析和机器学习研究提供了便捷工具，能高效创建训练数据。