Project Icon

rexmex

推荐系统评估指标和报告工具库

rexmex是一个用于推荐系统评估的Python库,提供了全面的评估指标集合,涵盖排名、评分、分类和覆盖率等方面。该库集成了经典指标和最新数据挖掘研究成果,并提供报告生成和性能可视化功能。rexmex操作简便,适用于多种推荐系统场景,可帮助研究人员和开发者全面评估系统性能。

gitrec - 基于用户兴趣的GitHub仓库推荐系统
GitHubGitRecGithub开源项目推荐系统浏览器扩展
GitRec是一个基于Gorse的开源GitHub仓库推荐系统。该系统通过浏览器扩展,根据用户收藏的仓库智能推荐相关项目,并为热门仓库匹配相关资源。GitRec支持Chrome、Edge和Firefox等主流浏览器,安装便捷。系统采用Docker部署,支持数据导入和可视化监控,为开发者提供个性化的GitHub仓库发现服务,有助于提高项目探索效率。
mlgb - 多模型支持的CTR预测和推荐系统库
CTR预测GithubMLGB开源项目推荐系统机器学习深度学习模型
MLGB是一个Python库,集成了50多种CTR预测和推荐系统模型,兼容TensorFlow和PyTorch框架。该库提供简洁的API,方便快速调用复杂模型。通过代码优化,MLGB实现了高效性能,为研究和工程实践提供了多样化的模型选择。
py-motmetrics - 多目标跟踪性能评估Python库
GithubMOT指标Python库多目标跟踪开源项目性能评估数据分析
py-motmetrics是一个评估多目标跟踪(MOT)性能的Python库。它实现了CLEAR-MOT和ID等评估指标,支持多种距离度量,可跟踪每帧事件,并提供灵活的求解器后端。该库兼容MOTChallenge基准,使用pandas进行数据分析,易于扩展。py-motmetrics为研究人员和开发者提供了全面评估和比较多目标跟踪算法性能的工具。
reward-bench - 用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性的基准工具
GithubRewardBenchanymodel开源项目数据集文献评价标准
RewardBench是一款基准工具,用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性。该工具提供通用的推理代码、统一的数据集格式和测试,以确保公平评估,并拥有强大的分析与可视化功能。用户可以通过pip快速安装并运行评估脚本,测试各种奖励模型的性能和偏好集。
imodelsX - 多功能文本模型分析与优化库
GithubimodelsX可解释性开源项目文本模型机器学习自然语言处理
imodelsX是一个与Scikit-learn兼容的Python库,专注于文本模型和数据的解释、预测和优化。该库集成了多种可解释的建模技术,包括Tree-Prompt、iPrompt和Aug-Linear等。imodelsX还提供LLM封装器和数据集封装器等实用工具,简化文本数据处理流程。通过支持多种解释方法,imodelsX能够生成自然语言解释,并为用户提供易于实现的基线模型。
evidently - 用于评估、测试和监控机器学习系统的开源框架
EvidentlyGithubLLM监控开源框架开源项目数据漂移检测机器学习评估
Evidently是一个开源的Python库,专为评估和监控机器学习和大语言模型系统而设计。它支持分类、回归和推荐系统,并提供超过100种内置指标,允许用户自定义评估和测试。Evidently的模块化设计使用户能够通过Reports、Test Suites和实时监控Dashboard轻松实现评估和持续监控,适用于各种AI数据管道,从实验到生产环境。
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。
MultimodalRecSys - 多模态推荐系统资源与研究进展汇总
Github图神经网络多模态推荐系统开源项目推荐算法深度学习自监督学习
本项目汇总了多模态推荐系统领域的精选资源,包括最新研究论文、开源框架和数据集。内容涵盖通用多模态推荐、基于文本和图像的推荐等方向,并提供详细的文献综述和技术分类。项目重点关注代码实现,为研究人员和开发者提供了深入了解该领域的重要参考。资源列表持续更新,反映多模态推荐系统的最新进展。
xmc.dspy - Infer-Retrieve-Rank方法revolutionizing大规模多标签分类
GithubInfer-Retrieve-Rank上下文学习多标签分类开源项目极端多类别语言模型
Infer-Retrieve-Rank (IReRa)是一种创新的多标签分类方法,专门针对具有大量类别的任务。这个通用且模块化的程序通过预训练语言模型和检索器的交互,高效处理复杂的分类问题。IReRa仅需少量标记示例即可优化性能,无需模型微调。该项目提供完整文档,包括安装、数据处理、运行指南等,方便研究人员在各种语言模型推理和检索任务中应用。
evaluate - 多框架兼容的机器学习评估工具库
EvaluateGithub开源项目指标机器学习模型比较评估
evaluate是一个开源的机器学习评估工具库,支持Numpy、Pandas、PyTorch、TensorFlow和JAX等多种框架。它提供了数十种涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域的常用评估指标。用户可以使用evaluate进行模型评估、性能对比和结果报告。该库还支持创建新的评估模块并推送至Hugging Face Hub,便于比较不同指标的输出。evaluate的其他特点包括类型检查、指标卡片和社区指标功能,为研究人员和开发者提供了全面的模型评估支持。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

白日梦AI

白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能,包括文生视频、动态画面和形象生成等,帮助用户快速上手,创造专业级内容。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

讯飞绘镜

讯飞绘镜是一个支持从创意到完整视频创作的智能平台,用户可以快速生成视频素材并创作独特的音乐视频和故事。平台提供多样化的主题和精选作品,帮助用户探索创意灵感。

Project Cover

讯飞文书

讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号