OMLT

将机器学习模型整合到优化环境中的Python工具包

OMLT是一个将机器学习模型整合到Pyomo优化环境的Python工具包。它支持神经网络和梯度提升树模型，提供全空间、简化空间和混合整数线性规划等优化formulation。OMLT可导入Keras和ONNX模型，并提供详细文档和示例，方便研究人员和工程师在优化问题中应用机器学习技术。

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介绍相关项目

tpot - 基于遗传算法的自动机器学习管道优化工具

GithubTPOT开源项目机器学习管道优化自动化遗传算法

TPOT是一个开源的自动机器学习工具,基于Python开发。它采用遗传算法来优化机器学习管道,能够自动探索大量可能的管道组合,为给定数据集找到最佳模型。TPOT构建于scikit-learn之上,可生成易读易修改的Python代码。该工具支持分类和回归任务,适用于多种数据科学场景,能够有效减少数据科学家在模型选择和参数调优上的时间投入。

xllm - 便捷微调大语言模型，集成最新优化技术

GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发

X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具，集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法，显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化，而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型，并可无缝对接HuggingFace Hub，适用于生产环境和快速原型设计，有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。

models - 探索最先进的机器学习模型与技术

GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理

ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。

Ollama - 接入与定制大型语言模型

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Ollama 提供丰富的大型语言模型选择，包括 Llama 3.1、Phi 3、Mistral、Gemma 2 等，适用于 macOS、Linux 和 Windows 进行高效的语言处理任务。平台支持用户按需自定义模型，并提供便捷的下载服务。

or-tools - Google开源的组合优化软件套件

GithubOR-Tools优化工具开源项目约束编程线性规划组合优化

OR-Tools是Google开发的开源组合优化软件套件，提供约束规划、线性规划、整数规划等多种高效求解器和算法。支持Python、C#和Java等编程语言，具有高性能和可移植性。适用于求解装箱、路径规划、资源分配等复杂优化问题，在物流配送、生产调度和网络优化等领域有广泛应用。

optimizer - 一个通过预包装的优化通道对ONNX模型进行优化的C++库

GithubONNX优化器命令行安装开源项目模型优化

ONNX提供了一个C++库，通过预包装的优化通道对ONNX模型进行优化。主要目标是促进各ONNX后端实现共享工作，并支持多种直接在ONNX图上实现的优化。用户可以通过简单的函数调用使用这些通道，或添加新的优化通道。安装方式包括通过PyPI或从源代码构建。

AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台

AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习

AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。

OCTIS - 主题模型优化与比较的简便工具

GithubOCTISPython库主题模型开源项目贝叶斯优化预处理数据集

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。

openmlsys-zh - 现代机器学习系统设计与实现全面指南

GithubOpenMLSys实现经验开源项目机器学习系统设计原理

该开源项目全面介绍现代机器学习系统的设计和实现，涵盖编程接口、计算图、编译器技术、硬件加速等核心内容。同时探讨推荐系统、联邦学习、强化学习等前沿领域的系统实现。项目内容适合学生、研究人员和开发者，有助于读者深入理解机器学习系统，提升实际应用和开发能力。

optimate - AI模型优化工具集

AI模型优化GithubLLMsNebuly AIOptimate开源项目热门

Optimate是由Nebuly AI开发的开源项目，提供多个库协助优化AI模型。虽然项目当前未在维护，其工具如Speedster、Nos和ChatLLaMA帮助用户针对硬件优化AI模型，实现成本节约。想了解更多信息，请访问官方文档。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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