amphi-etl

Python低代码ETL工具支持多类型数据处理

Amphi ETL 数据处理 Python 低代码 AI管道 Github 开源项目

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。

pachyderm - 自动化数据处理与版本控制平台

GithubKubernetesPachyderm开源项目数据版本控制数据管道数据血统

Pachyderm是一个开源的数据工程平台，提供自动化的数据处理流水线和版本控制功能。该平台支持复杂的数据转换，并具备数据血缘跟踪能力。基于Kubernetes构建，Pachyderm实现了自动扩展和并行处理，可部署在主流云平台和本地环境。它为数据工程团队提供了一个高效的CI/CD引擎，适用于各类数据处理场景。

Hex - 强化端到端数据分析与协作的AI驱动平台

AI工具AI驱动Hex协作工作空间数据分析数据可视化

Hex整合了数据探索、深度分析和交互式应用构建功能于一体的AI驱动协作平台。支持SQL、Python、R等多语言，提供内置可视化工具和App Builder，便于创建交互式仪表盘。平台支持团队协作，集成主流数据仓库，具备企业级安全性，旨在提升数据团队的分析效率和洞察共享。

Heimdall - 综合无代码平台简化机器学习模型的构建和管理

AI工具Heimdall数据工程数据科学无代码平台机器学习

Heimdall是一个无代码机器学习平台，致力于普及机器学习技术。平台提供一站式解决方案，支持多种机器学习模型的构建、部署和监控。涵盖数据科学和工程任务，如分类、回归、预测和推荐系统。平台特有的The Forge功能可将非结构化数据转换为特征向量，无需编码即可完成。通过集成多种数据源和直观的界面，Heimdall使各类用户都能轻松应用机器学习技术，促进业务创新和发展。

xyzt.ai - 无代码平台实现时空大数据可视化分析

AI工具xyzt.ai可视化大数据数据分析时空数据

xyzt.ai是一个专门处理和可视化时空数据的大数据分析平台。该平台无需编程即可处理数十亿条记录，支持多种数据源整合分析，适用于物联网、海事和交通等领域。通过直观的可视化界面，用户可快速获取数据洞察。xyzt.ai不仅能处理小型数据集，还可为未来大数据分析做好准备，助力企业更好地利用数据资产。

apiflask - 基于Flask的Python Web API框架简化开发提高效率

APIFlaskFlaskGithubOpenAPIPythonWeb API开源项目

APIFlask是一个轻量级Python Web API框架，建立在Flask和marshmallow-code项目基础上。该框架提供自动请求验证、响应格式化、OpenAPI规范生成和交互式API文档等功能，简化了Flask的API开发流程。APIFlask完全兼容Flask生态系统，支持各种ORM/ODM，并具有高度可定制性。通过APIFlask，开发人员可以更高效地构建稳定可靠的Web API。

Databar.ai - 自动化数据收集与处理的无代码平台

AI工具API连接器数据可视化数据采集数据集成无代码

Databar.ai提供无需编码的数据收集和处理自动化服务。平台集成1200多个API连接器,支持从网络和第三方API轻松获取数据,并通过100多个数据源进行丰富。具备实时数据可视化功能,可将数据灵活输出。适用于销售、市场营销、金融、人力资源等领域,助力企业高效获取和应用数据。

LAMBDA - LAMBDA：无代码多代理数据分析系统，集成大模型与自然语言技术

GithubLAMBDA多智能体系统开源项目数据分析机器学习

LAMBDA 是一个创新的开源无代码多代理数据分析系统，通过大模型解决复杂数据问题。主要功能包括通过自然语言指令进行数据分析、多代理模块（编程和检查代理）生成与调试代码、灵活的模型和算法集成、自动报告生成等。LAMBDA 提供易用的用户界面，允许直接干预操作过程，大幅提升数据科学实践和分析模式。

leptonai - 优化Python框架，轻松构建AI服务

AI服务GithubHuggingFaceLepton AIPython库开源项目模型部署

LeptonAI框架提供了一种Pythonic抽象方式，将研究和建模代码快速转化为AI服务。支持启动包括Llama、SDXL、Whisper等常见模型，具备自动批处理和后台作业等AI优化功能。用户可以通过Python客户端轻松调度服务，也能快速在云环境中部署。开发者可参考丰富的文档和示例库，灵活定制Photon类和Handler函数。

awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合

GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习

发掘和运用顶尖MLOps工具：该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具，供数据科学家和机器学习工程师选择使用，以简化机器学习流程，优化生产活动。

dpdata - Python工具包实现计算科学软件数据格式的灵活处理

DeePMD-kitGithubPython包dpdata开源项目数据格式计算科学

dpdata是一个面向计算科学软件的Python工具包，支持多种数据格式如DeePMD-kit、VASP和LAMMPS等。该工具包提供数据加载、操作和导出功能，可处理单帧和多帧系统数据，支持标记和非标记系统。dpdata具备丰富的数据访问和转换方法，同时支持原子系统的复制、扰动和替换，以及化学键和形式电荷的处理。

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