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falcon

轻量级自动机器学习库 支持一行代码训练模型

AutoMLFalcon机器学习ONNXPython库Github开源项目

Falcon是一个轻量级Python库，通过单行代码即可训练生产级机器学习模型。该库提供简单易用的接口，支持多种预设配置，并可扩展集成其他框架。Falcon深度支持ONNX，实现复杂pipelines导出为单一ONNX图，便于跨平台部署。目前主要支持表格分类和回归任务，适合快速构建和集成机器学习项目。

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falcon-7b-instruct - 高性能指令微调语言模型
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Falcon-7B-Instruct是TII基于Falcon-7B开发的指令微调语言模型，采用7B参数的因果解码器架构。该模型经过聊天和指令数据集的优化，集成了FlashAttention和多查询技术，在英语和法语任务中表现优异。它适用于直接进行对话和指令处理，但不建议进一步微调。运行该模型需要至少16GB内存，代码以Apache 2.0许可开源。
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mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架
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mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。
fastText - 高效词向量学习和文本分类库
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fastText是Facebook开发的开源自然语言处理库,专注于高效词向量学习和文本分类。它支持157种语言,利用子词信息丰富词向量表示,并采用多种技巧提升分类性能。该库易用且训练速度快,适合大规模文本处理。fastText还提供模型量化功能,可大幅压缩模型体积,便于部署。
lazypredict - 自动化机器学习模型评估工具
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LazyPredict 是一个开源的 Python 库，用于机器学习自动化。它能快速构建和比较多种模型，支持分类和回归任务，无需复杂的参数调优。通过自动训练多个模型并生成性能报告，LazyPredict 帮助识别最适合特定数据集的模型类型，适用于初步评估和基准测试，显著提高了数据科学工作流程的效率。
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alfred - 多功能Python深度学习工具集
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