interpret-community

强化可解释AI的开源工具库

Interpret-Community 可解释性机器学习 SHAP 模型解释 Github 开源项目

Interpret-Community是扩展Interpret库的开源项目，为表格数据模型提供增强的可解释性技术。它集成了SHAP、LIME等多种解释器，适用于各类机器学习模型。项目还包含交互式可视化工具，便于分析数据与模型。该项目优化了可解释性技术，使其能够处理实际数据集和工作流程，致力于增强机器学习模型的可解释性和透明度。

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介绍相关项目

code-interpreter - 为AI应用添加代码解释功能的开源SDK

AI应用Code Interpreter SDKE2BGithub安全沙箱开源开源项目

Code Interpreter SDK 利用 E2B Sandbox 提供代码解释功能，兼容任意LLM和AI框架。该SDK支持Python和JavaScript，可在无服务器和边缘环境中运行，确保AI生成代码在安全的沙盒中执行。适用于多种语言运行时，完全开源，包括基础设施。详细文档和快速入门指南助力用户上手，并提供结合各种AI框架和LLM的丰富示例和使用案例。

AIX360 - 全面支持多种数据类型和机器学习模型解释的开源工具包

AI Explainability 360AIX360Github开源项目机器学习模型算法解释性工具包

工具包提供全面支持机器学习模型和数据集的可解释性，涵盖多种解释算法和指标，包括表格、文本、图像及时间序列数据。该项目提供互动体验、教程和示例，并提供指导材料和分类树帮助选择算法。工具包易于扩展，欢迎贡献新的算法、指标和用例。

responsible-ai-toolbox - 负责任AI开发与监控的工具集

AI模型FairlearnGithubInterpretMLResponsible AI Toolboxraiwidgets开源项目

Responsible AI Toolbox是一个集合，包含多个工具和库，旨在通过提供模型和数据探索及评估界面，帮助开发者和利益相关者更好地理解和监控AI系统。该工具集包括Responsible AI dashboard、Error Analysis dashboard、Interpretability dashboard、Fairness dashboard等，还涵盖数据处理、数据平衡分析与性别偏见测量等模块。用户可自定义工作流，以优化模型调试和数据驱动决策，确保AI系统的安全性、可靠性和公平性。

api-inference-community - 开源AI推理API开发与集成框架

API集成Docker容器Githubhuggingface_hub开源库开源项目自动化测试

api-inference-community是一个开源项目，旨在帮助第三方库与Hugging Face Hub集成。它提供Docker容器创建功能，使库能实现类似transformers的Hub小部件。项目包含通用模板和指南，便于开发者集成新库和AI任务。支持的任务包括语音识别、文本生成和图像识别等。项目提供完整的开发、测试和部署流程，促进AI推理API的开发和社区协作。

awesome_deep_learning_interpretability - 最新深度学习模型解释性研究与资源汇编

Githubawesome_deep_learning_interpretability开源项目引用次数最新论文模型解释性深度学习

本项目收录了最新的159篇深度学习模型解释性相关论文，便于研究人员和工程师深入了解模型内部原理及行为。这些论文按引用次数排序，涵盖多个学科领域，提供了相应代码资源，帮助用户更好地应用解释性技术。页面内容定期更新，保障最新研究成果的收录和呈现。

timeshap - 针对循环模型的时序数据解释框架

GithubShapley值TimeSHAP序列扰动开源项目模型解释递归模型

TimeSHAP是一个基于KernelSHAP的模型无关解释框架，专门用于分析时序数据和循环模型。它提供事件、特征和单元级别的归因计算，并通过Shapley值剪枝算法识别关键决策事件。TimeSHAP支持多种解释方法，包括局部和全局层面的分析，可应用于符合特定接口的各类机器学习模型，如PyTorch和TensorFlow实现的模型。

Open Interpreter - 大型语言模型助力计算机代码执行和任务完成

AI工具LLMOpen Interpreter代码执行任务完成计算机使用

Open Interpreter 是一个创新开源项目，使大型语言模型（LLM）能在本地计算机上执行代码，完成多样化任务。该项目通过自然语言交互，为计算机使用开创新方式，利用AI辅助复杂操作。在GitHub上，Open Interpreter已获得超过49,000星标，彰显其在开发者社区的欢迎度。目前，项目正开发桌面应用程序，并开放早期访问，以拓展功能性和实用性。

Captum - 开源PyTorch模型可解释性分析工具库Captum

AI工具CaptumPyTorch可解释性多模态神经网络

Captum是PyTorch生态系统中的模型可解释性工具库，支持视觉、文本等多模态模型解释。它与PyTorch模型高度兼容，仅需少量修改即可集成。作为开源通用库，Captum为研究人员提供了实现和评估新算法的平台。通过集成梯度等多种技术，Captum帮助用户洞察模型决策过程，提高AI系统的透明度和可信度。适用于需要深入理解和优化机器学习模型的开发者和研究者。

llm-transparency-tool - 深入分析Transformer语言模型的交互式可视化工具

GithubLLM Transparency Tool可视化分析开源项目神经网络语言模型贡献图

LLM Transparency Tool是一个用于分析Transformer语言模型的交互式工具。该工具支持选择模型和提示、运行推理，并通过贡献图可视化模型内部机制。它能够展示token表示、注意力头和前馈网络块的详细信息，有助于理解模型的决策过程。这个工具兼容多种模型，并提供Docker部署选项，是研究人员和开发者分析语言模型的实用资源。

captum - PyTorch模型可解释性和理解的开源库

CaptumGithubPyTorch开源项目模型可解释性特征归因神经网络分析

Captum是为PyTorch设计的模型可解释性库,提供集成梯度等多种算法,帮助理解模型预测依据和学习过程。它支持对抗攻击和输入扰动功能,可生成反事实解释。适用于模型开发者和可解释性研究人员,有助于改进模型性能和进行解释性研究。

相关项目

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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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