eurybia

开源Python库助力数据和模型偏移检测

Eurybia 数据漂移模型漂移机器学习 Python库 Github 开源项目

Eurybia是一个Python开源库，专注于检测数据和模型偏移，并在模型部署前进行数据验证。该工具生成详细的HTML报告，支持模型性能监控、AI系统审核和治理优化。通过直观的可视化和动态报告，Eurybia简化了数据特征和偏移分析，促进了团队协作和跨部门沟通。

文档

river - 实时流数据处理的在线机器学习Python库

GithubPython库River在线机器学习开源项目流数据算法

River是一个专注于在线机器学习的Python库，为处理流数据提供用户友好的工具。它实现了多种算法，包括线性模型、决策树和异常检测，支持实时学习和预测。该库适用于需要持续学习、应对概念漂移或开发接近生产环境模型的场景。River注重清晰度和用户体验，单样本处理速度快，并与Python生态系统无缝集成。

pyreft - 表征微调的开源Python库

GithubReFTpyreft人工智能开源项目表示微调语言模型

pyreft是一个开源的Python库,支持表征微调(ReFT)方法。它可与HuggingFace上的预训练语言模型配合使用,通过配置文件设置参数,并支持将结果分享到HuggingFace。pyreft提供了参数高效的微调方法,可针对特定时间步和表征进行干预,区别于LoRA等其他PEFT方法。该库还支持与LoRA结合,并提供了便捷的数据处理和训练功能。

awesome-python - 精选Python库和框架的全面资源集合

GitHubGithubPython代码质量开源库开源项目编程工具

这个项目汇集了精心挑选的Python库和框架，涵盖代码质量、加密货币、数据处理、机器学习和自然语言处理等多个领域。提供最新创建的仓库、分类优质工具和交互式网站，适合各层级的Python开发者探索和使用。项目定期更新，确保资源的时效性和实用性。

mlops-python-package - MLOps Python工具包，简化机器学习工程实践

GitHub ActionsGithubMLOpsPython包开源项目自动化工具软件开发实践

这是一个集成多种MLOps最佳实践的Python代码库，旨在优化机器学习工程流程。该工具包提供了模型注册、实验跟踪和实时推理等核心功能，同时支持自动化任务、CI/CD集成、配置管理和数据处理等辅助功能。通过灵活且稳健的设计，这个工具包可以帮助开发者更高效地构建和部署MLOps项目，简化整个机器学习生命周期管理。

ydata-profiling - 快速实现数据分析，一键生成多种格式报告

Githubpandasydata-profiling开源项目数据分析数据报告自动化分析

提供快速一致的探索性数据分析解决方案，支持生成HTML和JSON格式报告，包括时间序列和文本数据。ydata-profiling自动检测数据类型，提供单变量和多变量分析，生成包含缺失数据、重复行和变量交互的可视化报告。支持与多种数据库系统集成，适用于数据集对比和大数据处理。

encord-active - 专为测试、验证和优化模型性能而设计的开源工具包

Encord ActiveGithub开源工具包开源项目数据标签模型评估虚拟环境

Encord Active是一个开源工具包，专为测试、验证和优化模型性能而设计。其功能包括高级错误分析、模型可解释性报告、自然语言数据搜索，以及数据集错误与偏见的检测和修复。支持本地和云端版本，适用于计算机视觉项目的各个阶段。

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。

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。

bokeh - 现代浏览器的交互式数据可视化库

BokehGithubPython交互式图表可视化库开源项目数据应用

Bokeh是一个开源的Python库，专注于创建交互式数据可视化。它支持构建多样化的图形，适用于大型和流式数据集的高性能交互。Bokeh可用于开发交互式图表、仪表盘和数据应用。该项目兼容Python 3，采用BSD 3-clause许可，具有活跃的社区和完善的文档。作为NumFOCUS赞助项目，Bokeh为数据科学和可视化领域提供了强大的工具。

pythia-1.4b-deduped - 用于解释性研究的大规模语言模型套件

EleutherAIGithubHuggingfacePythia去重数据集大语言模型开源项目模型模型训练

Pythia Scaling Suite由多个大规模语言模型组成，旨在支持对模型可解释性的研究。其提供不同规模的模型版本，包括专为科研实验设计的1.4B去重模型，伴有154个训练检查点。虽不以下游应用为导向，但其性能在诸多方面可比拟甚至超越同类模型。适用于关注语言模型行为研究的科学工作者。

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