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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。

Omost - 将代码转化为图像的创新AI工具
AI图像生成AI工具LLMOmost代码转图像在线工具
Omost是一个AI图像生成平台,利用大型语言模型(LLM)将代码转化为视觉内容。该平台提供免费在线服务,通过文本提示生成图像。Omost结合AI技术和虚拟画布,为图像创作和编辑提供新方法,适用于多个行业。这一工具推动了创意和效率的发展,为图像创作领域带来创新。
LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架
GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理
LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库,集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案,其设计注重实用性,在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集,提供丰富的评估方法,并具备高效的推理和量化能力,为LLM的研究和开发提供了强大支持。
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。
LLMtuner - 使用 LoRA、QLoRA 等最佳实践对 Llama、Whisper 和其他 LLM 进行微调
GithubLLMTunerLLM微调LlamaLoRAWhisper开源项目
LLMTuner 提供类 scikit-learn 接口,让用户便捷微调如 Llama、Whisper 等大型语言模型。通过 LoRA 和 QLoRA 等技术实现高效微调,内置推理功能和一键启动的交互式 UI,简化模型展示和共享。此外,LLMTuner 还支持未来在 AWS 和 GCP 等平台上的部署。欢迎加入 PromptsLab 社区,探索和讨论最新的开源模型调优技术。
tomotopy - 最优性能的Python主题模型库
GithubLDA模型Python扩展SIMD指令集tomotopy主题建模开源项目
该库支持多种主题模型,利用现代CPU的向量化技术提升速度,提供直观的交互视图和高性能并行算法。可轻松通过pip安装,兼容Windows、macOS和Linux,适用于大规模文本数据处理。
langserve_ollama - 将本地LLM部署与RAG集成的一体化开源项目
GithubHuggingFaceLangServeOllamaRAG开源项目本地LLM
该项目提供了一个完整的解决方案,用于部署本地LLM和集成RAG技术。它利用免费的韩语微调模型,集成了Ollama、LangServe等工具,便于创建和管理语言模型服务。项目包含详细的安装指南、模型配置说明和远程访问方法,为开发者提供从模型部署到应用集成的全面指导。
imodelsX - 多功能文本模型分析与优化库
GithubimodelsX可解释性开源项目文本模型机器学习自然语言处理
imodelsX是一个与Scikit-learn兼容的Python库,专注于文本模型和数据的解释、预测和优化。该库集成了多种可解释的建模技术,包括Tree-Prompt、iPrompt和Aug-Linear等。imodelsX还提供LLM封装器和数据集封装器等实用工具,简化文本数据处理流程。通过支持多种解释方法,imodelsX能够生成自然语言解释,并为用户提供易于实现的基线模型。
mlc-en - 开源机器学习编译器构建工具
GithubMLC字体安装开源项目机器学习编译器构建
MLC(Machine Learning Compiler)是一个开源的机器学习编译器构建工具。它提供了完整的安装指南和构建流程,支持生成HTML和PDF格式文档。MLC使用Conda管理环境,集成d2l-book简化文档构建,并包含详细的字体安装说明。该项目适合研究人员和开发者学习和实践机器学习编译器开发。
LLM-Blender - 多模型集成和生成优化增强LLM性能
GenFuserGithubLLM-BlenderMixInstructPairRMPairRanker开源项目
LLM-Blender通过利用多种开源大型语言模型的优势,采用成对比较和生成融合方法,显著提升模型性能。其框架包括PairRanker和GenFuser模块,并提供MixInstruct数据集进行大规模评估。该项目展示了其强大功能,并支持简单安装和多种使用场景。
zenml - 帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程的框架
GithubMLOpsZenML云基础设施开源项目数据科学机器学习
ZenML是一个MLOps框架,帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程。用户可以通过Python装饰器创建机器学习流水线,并在AWS、GCP、Azure等云平台上运行。ZenML提供一键部署功能,支持远程堆栈快速设置和使用。其优势包括简化的端到端MLOps流程、与现有工具的无缝集成及全面的模型跟踪和审计功能。适合在复杂基础设施上构建和管理ML流水线的用户。
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