OCTIS

主题模型优化与比较的简便工具

OCTIS 主题模型贝叶斯优化 Python库预处理数据集 Github 开源项目

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。

文档

opytimizer - 基于自然启发的Python优化库简化元启发式算法开发

GithubOpytimizerPython优化器元启发式优化开源项目搜索空间自然启发算法

Opytimizer是一个基于自然启发的Python优化库,实现了多种元启发式算法。它允许用户创建自定义优化器、设计优化任务并组合不同策略。该库专注于最小化问题,提供丰富示例和主流机器学习框架集成。Opytimizer可简化计算实验和参数调优,适合优化算法研究和应用开发。

optimum - 提升模型在不同硬件上的训练和运行效率的一系列优化工具

GithubHugging Face OptimumONNX RuntimeOpenVINOTransformer开源项目训练模型

Optimum扩展了Transformers和Diffusers，提供了一系列优化工具，提升模型在不同硬件上的训练和运行效率。支持的硬件平台包括ONNX Runtime、Intel Neural Compressor、OpenVINO、NVIDIA TensorRT-LLM、AMD Instinct GPUs、AWS Trainium & Inferentia、Habana Gaudi处理器和FuriosaAI。Optimum支持多种优化技术，如图优化、动态量化、静态量化和量化感知训练，配有详尽的文档和示例代码，帮助用户导出和运行优化后的模型。

OpenChatKit - 强大的开源对话模型开发工具包

AI模型GithubOpenChatKit开源项目模型训练自然语言处理

OpenChatKit是一套功能全面的开源工具包,用于开发专业和通用对话模型。它集成了指令微调的语言模型、内容审核模型和可扩展检索系统。该项目提供训练、微调和测试各种规模模型的代码,并支持检索增强功能。OpenChatKit基于OIG-43M数据集训练,由Together、LAION和Ontocord.ai联合开发。这一灵活的基础设施为开发者构建定制对话应用提供了便利。

orion - 异步黑盒函数优化框架

GithubOríon实验平台开源项目异步框架机器学习超参数优化

Orion是一个专用于黑盒函数优化的异步框架，可作为机器学习模型和训练的元优化器。该框架提供灵活的大规模异步优化实验平台，设计理念注重最小化对研究工作流的干扰。Orion支持快速调优，为用户脚本提供简洁的非侵入式接口，并集成了先进的超参数算法、搜索空间定义和全面的配置系统。

OPUS-MT-train - 用于训练多语言神经机器翻译模型的开源工具集

GithubOpus-MT多语言翻译开源软件开源项目机器翻译模型训练

OPUS-MT-train是一个开源的神经机器翻译模型训练工具集。它基于MarianNMT和OPUS数据集，提供了模型训练、评估和发布的完整脚本。该项目包含丰富的预训练模型，支持多语言翻译，并附有详细文档和教程。OPUS-MT-train适用于CSC HPC集群环境，包含了安装、设置和使用的详细说明。它还提供了低资源语言模型训练和Tatoeba翻译挑战等教程，致力于推动神经机器翻译技术的普及，为研究人员和开发者提供了实用的工具，有助于推进神经机器翻译技术的研究和应用。

hyperopt - Python库Hyperopt助力机器学习超参数优化

GithubHyperoptPython库分布式计算开源项目机器学习超参数优化

Hyperopt是一个强大的Python库，专门用于复杂搜索空间中的超参数优化。它支持实值、离散和条件维度，提供随机搜索、TPE等多种算法。通过Apache Spark和MongoDB实现并行化，Hyperopt能够显著提高机器学习模型的调优效率。作为开源项目，它为机器学习领域提供了高效的超参数优化解决方案，正在被广泛应用于加速模型开发和性能优化。

katib - 增强自动化机器学习，全面支持超参数优化和架构搜索

Katib是专为Kubernetes环境设计的自动化机器学习（AutoML）工具，提供高效的超参数调优和神经架构搜索功能。兼容多种机器学习框架与编程语言，支持TensorFlow、PyTorch和XGBoost等常用框架，适用于各种Kubernetes生态中的机器学习项目，包括但不限于随机搜索、网格搜索和贝叶斯优化方法。

texthero - 全面的文本数据处理和可视化工具

GithubTexthero开源项目文本可视化文本表示文本预处理自然语言处理

Texthero是一个专为现代程序员设计的Python工具包，致力于快速高效地处理和可视化文本数据。其功能包括文本预处理、自然语言处理、文本表示、向量空间分析和文本可视化。Texthero与Pandas具有相同的表达能力，并提供全面的文档支持，对语言学知识要求较低。该项目免费开源，鼓励社区贡献，共同提升多语言支持。

LLM-Finetuning-Toolkit - 配置化CLI工具，用于LLM微调和实验管理

CLI工具GithubLLM Finetuning ToolkitLLM微调实验开源项目配置文件

该工具通过yaml配置文件进行管理，支持LLM微调的各个方面，包括提示词、模型、优化策略和测试。用户可以通过pipx或pip安装，并按照提供的指南进行使用，涵盖基础到高级的使用场景。实验结果会被自动记录和保存。工具的模块化设计允许进一步扩展和定制。

onnx-tool - 专注于深度学习和自然语言处理的ONNX模型管理工具

Githubonnx-tool内存压缩开源项目形状推理模型压缩模型概要分析

ONNX-tool是一款强大的工具，支持ONNX模型的解析和编辑、推断和压缩。适用于自然语言处理和计算机视觉模型，提供模型构建、形状推断、激活压缩、权重压缩及计算图优化，以提升推理性能和存储效率。

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