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

openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展

GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展

OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。

llm-comparator - 交互式可视化工具对比分析大语言模型性能

GithubJSON格式LLM ComparatorPython库可视化工具开源项目模型评估

LLM Comparator是一个开源的交互式可视化工具,用于分析和比较大语言模型的评估结果。用户可上传自定义JSON文件或使用示例数据,通过多种可视化方式展示不同模型在各类任务中的表现差异。工具配套Python库可生成兼容JSON文件,支持自动模型评估和原理聚类。研究人员和开发者可借助此工具深入洞察不同模型的优劣,为大语言模型研究提供直观分析支持。

bocoel - 贝叶斯优化用于评估大型语言模型的开源工具

BoCoELGithub大语言模型开源项目数据集评估贝叶斯优化

BoCoEL通过贝叶斯优化来选择高效小样本子集，从而减少评估大型语言模型所需的时间和资源。它支持GPT2、Pythia、LLAMA等模型，兼容huggingface的transformers和datasets，并采用模块化设计和高效数据表示方式。适合需要在预算限制下进行高效语言模型评估的用户。

lit - 可视化机器学习模型解释工具

GithubLIT交互式可视化开源项目机器学习模型解释

LIT是一款开源的机器学习模型解释工具，支持文本、图像和表格数据分析。它提供可视化界面，包括本地解释、聚合分析和反事实生成等功能，助力用户深入理解模型行为。LIT可作为独立服务器运行，也兼容Colab、Jupyter等环境，支持多种模型类型和主流深度学习框架。通过LIT，研究人员可更好地分析模型性能、预测归因和行为一致性。

Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具

GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络

为中文用户提供高效的文本分类解决方案，支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型，涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程，通过下载与调用数据，实现多标签分类和文本相似度计算，简化复杂的自然语言处理任务。

deita - 自动数据选择工具助力大语言模型指令调优

DeitaGithub开源项目指令调优数据选择语言模型

Deita是一个开源项目，为大型语言模型的指令调优提供自动数据选择工具。项目包含开源工具包、高质量轻量级数据集和高效训练模型。Deita模型使用仅十分之一的指令调优数据，就能达到其他先进聊天模型的性能水平。项目提供全面评估结果，展示了在多项基准测试中的表现。

Octokit - 无代码游戏创作解决方案促进多元化营销

AI工具多平台部署客户分析无代码游戏创作游戏化营销营销工具

Octokit是一款无代码游戏创作工具，致力于简化营销游戏化过程。平台提供多样化游戏模板和设计素材，支持快速开发部署。适用场景广泛，覆盖线上营销、线下活动及个人使用。集成数据分析功能，助力优化营销策略。Octokit通过降低技术门槛和成本，使游戏化营销更加便捷高效，为各类用户提供全方位的营销创新解决方案。

hopsworks - 基于Python的机器学习特征库和MLOps平台

GithubHopsworksMLOpsML平台云服务开源项目特征存储

Hopsworks 是一个安全且可治理的数据平台，适用于机器学习资产的开发、管理和共享功能。支持特征库和模型管理，以及特征和训练管道的开发及运行。可作为独立特征库，支持云环境和本地部署，并无缝集成 AWS、Azure 和 GCP 等第三方平台。提供丰富的文档和教程以优化使用体验。

OLMo-Eval - 开源语言模型评估框架多任务性能测试解决方案

AI2-TangoGithubOLMo-Eval任务集开源项目评估管道语言模型评估

OLMo-Eval是一个评估开放语言模型的框架，支持多个NLP任务的评估流程。通过task_sets和示例配置，可以评估多个模型在各种任务上的表现。项目基于ai2-tango和ai2-catwalk构建，提供快速入门指南、标准基准测试和PALOMA项目集成，是一个全面的语言模型评估工具。

osintgpt - 基于GPT模型的开源情报分析Python包

GithubOSINT GPTOpenAIPython包向量存储开源项目文本分析

osintgpt是一个基于OpenAI GPT模型的Python包，用于文本分析和开源情报(OSINT)应用。它提供文本嵌入计算、相似文档搜索、交互式GPT对话等功能。该工具集成了SQLite数据库用于管理对话数据，并支持Qdrant向量存储以实现高效的向量相似度搜索。osintgpt适用于研究人员进行OSINT数据分析，但需注意使用过程中可能涉及的相关服务费用。

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