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redun

以高效表达和增量计算为核心的多功能工作流引擎

redunPython工作流引擎数据处理后端Github开源项目

redun是一个用Python实现的高效工作流框架，它通过惰性表达式定义工作流，在自动并行化、缓存和数据追溯方面表现出色。支持多种计算后端，包括线程、进程、AWS批处理和Spark作业，适用于生物信息学、化学信息学和Web数据提取等领域。其主要特性包括动态DAG创建、数据和代码变化的增量计算、缓存重用和数据追溯日志，保障了工作流的灵活性和可扩展性。

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dataplane - 高效灵活的开源数据管道构建平台
DataplaneDockerGithubGolang工作流程开源项目数据管道
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wexflow - 开源跨平台工作流引擎及自动化解决方案
GithubWexflow工作流引擎开源开源项目自动化平台跨平台
Wexflow作为开源跨平台工作流引擎和自动化平台，致力于简化重复性任务。该项目集成了工作流服务器、后端管理系统、界面设计工具和Android应用。支持顺序、流程图和审批等多种工作流类型，内置100多个活动模块，并允许自定义集成和API调用。核心功能包括Cron调度、实时数据统计和多语言界面。兼容macOS、Linux、Windows等主流系统及Docker环境。
psychic - 开源Python集成平台 简化数据流程设计
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superduper - 将人工智能集成到您的数据库中，提升数据处理与分析能力
Githubsuperduper.io人工智能向量搜索开源项目数据库集成模型训练热门
superduper.io 是一个强大的Python框架，专门为现有数据库直接集成人工智能模型、API 和向量搜索引擎而设计。此平台支持实时数据处理、可扩展的模型训练和简化的Python接口，使得 AI 集成变得简单高效。无需重复数据迁移，即可在您信赖的数据库中进行多模态向量搜索，以及存储和管理AI模型的输入输出。探索如何通过少量代码实现高级AI功能，并通过社区支持和丰富的文档资源加速您的AI项目。
hatchet - 高性能分布式任务队列和工作流编排系统
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Hatchet是一款开源的分布式任务队列系统，旨在替代传统队列和发布/订阅模型。它具备高并发处理能力，支持公平调度和速率限制，同时保证超低延迟和高吞吐量。Hatchet提供任务可观察性、持久化执行和灵活调度等功能，适用于AI推理、大规模批处理和复杂工作流编排等场景。系统支持Python、TypeScript和Go语言SDK，便于与现有技术栈集成。Hatchet简化了任务队列管理，有效提升了系统可靠性和开发效率。
ControlFlow - 构建和管理AI工作流的Python框架
AI工作流ControlFlowGithubLangChainPrefect 3.0Pydantic开源项目
ControlFlow是一个Python框架，用于构建和管理AI工作流。它提供结构化的方法来定义任务并将其分配给特定的AI代理，确保每个步骤的透明和可控。通过组合任务形成复杂流程，用户能够创建符合需求的AI生成内容。ControlFlow支持多代理协作、生态系统集成和系统可观察性，适用于对稳定性和维护性有高要求的AI应用开发。
plynx - 开源实验管理与数据工作流平台 助力数据科学研究
GithubPLynx可视化编辑器实验复现工作流管理开源项目数据处理平台
PLynx是一个开源的实验管理和数据工作流平台，适用于多个领域。该平台提供交互式工作流编辑器、自定义操作、进度监控和结果预览功能。PLynx采用可扩展架构，支持多种数据存储方案，适合管理各类数据科学实验和工作流。这个平台可以帮助研究人员和数据科学团队轻松管理、复制和追踪实验，提高工作效率和实验可重复性。
metaflow - 提升数据科学项目效率的人性化工具
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Metaflow是一个用户友好的库，专为帮助科学家和工程师管理和建立实际的数据科学项目而设计，最初由Netflix开发。它支持从快速本地原型设计到生产部署，并提供强大的云端可扩展性和依赖管理。适用于各种项目，从传统统计到最先进的深度学习，Metaflow旨在简化机器学习、人工智能和数据科学项目的流程。详细信息请访问Metaflow官网和文档。
cudf - 基于GPU的高性能DataFrame库 实现快速数据处理与分析
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faststream - 简化事件流集成的Python框架
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