dlt

简化数据加载流程的Python库

dlt是一个开源Python库，旨在简化数据加载过程。它具备自动模式生成、数据规范化和增量加载功能，可集成到多种环境中。支持从快速数据探索到复杂生产环境的应用，并提供多种验证源和目标。dlt的灵活性和可扩展性使其能够有效处理不断增长的数据需求，适合各类数据处理任务。

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介绍相关项目

pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库

GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型

pydlm是一个Python时间序列建模库，基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断，包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测，并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型，进行数据分析和预测。

DALI - 加速深度学习应用的GPU加速数据加载与预处理库

GPU加速GithubNVIDIA DALI多框架支持开源项目数据预处理深度学习

NVIDIA DALI是一个GPU加速的数据加载和预处理库，专为提高深度学习应用效率而设计。它提供了一套优化的工具，改善图像、视频和音频的处理，同时解决CPU瓶颈，支持跨多平台框架使用。此外，DALI利用GPUDirect Storage技术，从而实现从存储到GPU内存的直接数据传输，显著提升处理速度。

versatile-data-kit - 全面的数据工作流开发、部署和运维框架

GithubPythonSQLVersatile Data Kit开源项目数据处理框架数据工作流

Versatile Data Kit是一个综合性数据工作流框架,支持Python和SQL开发。它提供ETL/ELT模式和模块化扩展,简化了数据提取、转换和加载过程。该框架具备一键部署功能,并集成了运维监控工具。通过Control Service,可实现数据作业的便捷管理和调度。Versatile Data Kit致力于提高数据工程效率,适用于各类数据处理场景。

litdata - 优化数据处理和流式传输工具提升AI模型训练效率

GithubLitData云存储开源项目数据优化数据处理模型训练

LitData是一个开源的数据处理和优化工具，专注于提升AI模型训练效率。它提供并行数据处理、向量嵌入创建、分布式推理和大规模网站抓取功能。LitData优化数据集以加速模型训练，支持云端大规模数据流式传输，并实现远程数据的无本地加载使用。这些特性使LitData成为提高数据处理效率和AI模型训练速度的有力工具。

dagster - 全生命周期数据管道编排工具支持云原生部署

DagsterGithubPython开源开源项目数据管道编排资产管理

Dagster是一款支持云原生部署的数据管道编排工具，覆盖全生命周期开发。该工具集成了数据血缘追踪和可观察性功能，采用声明式编程模型，并提供出色的可测试性。Dagster能够帮助开发和维护各类数据资产，包括数据表、数据集、机器学习模型和报告等。开发者可通过Python函数声明数据资产的构建方式，Dagster会自动管理函数执行时机并保持资产更新。这一工具适用于从本地开发到生产环境的全过程，并与现代数据技术栈广泛集成。

DLTA-AI - AI赋能的数据标注、追踪和注释工具

DLTA-AIGithub分割模型开源项目数据标注机器学习目标跟踪

一款集成先进计算机视觉模型的工具，简化图像数据集创建，支持零样本分割和目标跟踪，提供多种模型选择与自定义导出格式，无缝结合Labelme，提升标注效率。

datatrove - 用于大规模文本数据处理和去重的开源Python库

DataTroveGithub大规模开源项目数据处理文本去重管道

DataTrove是一个开源Python库，专门用于处理、过滤和去重大规模文本数据。它提供预构建的常用处理模块和自定义功能支持。该库的处理流程可在本地或Slurm集群上运行，具有低内存消耗和多步骤设计，适合处理大型语言模型训练数据等大规模工作负载。DataTrove支持多种文件系统，为数据处理提供灵活解决方案。

amphi-etl - Python低代码ETL工具支持多类型数据处理

AI管道Amphi ETLGithubPython低代码开源项目数据处理

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。

dataline - 通过自然语言完成数据分析与可视化

AIDataLineGithub开源开源项目数据分析数据可视化

DataLine通过自然语言功能，让用户无需编写代码即可进行数据分析和可视化。该工具支持多种数据源连接，如Postgres、Snowflake、MySQL、Azure SQL Server、Microsoft SQL Server、Excel、SQLite、CSV等，并且十分注重隐私保护和安全性。DataLine的开放源码特性及多平台支持（Windows、Mac、Linux和Docker）使其成为技术人员和非技术人员的理想选择，特别适合企业使用。

automate-dv - 简化Data Vault 2.0数据仓库构建的开源工具

AutomateDVData Vault 2.0ETLGithubdbt开源项目数据仓库

AutomateDV是一个开源的dbt包，用于自动化Data Vault 2.0数据仓库的ETL流程。该工具可提高开发效率，减少错误，并支持多线程执行生成的SQL。它允许数据建模者从映射元数据直接生成大部分ETL代码，使ETL开发人员能够专注于少量定制化SQL。AutomateDV兼容多个数据平台，并提供详细文档和示例项目，方便用户快速掌握Data Vault 2.0数据仓库的构建过程。

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