pomegranate

Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模

pomegranate PyTorch 概率建模 GPU支持混合精度支持 Github 开源项目

新版本将计算后端从Cython迁移到PyTorch，提升了速度和灵活性。新特性包括GPU支持、半精度计算、多变量分布、缺失值处理以及更好的社区贡献。改进后的pomegranate在混合模型、贝叶斯网络和隐马尔科夫模型的构建中表现出色，实现了高度的灵活性和效率。

strawberry - Python数据类驱动的GraphQL库助力高效API构建

API开发GithubGraphQLPythonStrawberry GraphQL开源项目数据类

Strawberry是一款基于Python数据类的GraphQL库，致力于简化API开发流程。该库提供快速启动服务器和命令行工具，支持Django集成及WebSocket通信，并内置静态类型检查功能。通过直观的语法定义schema，Strawberry支持查询、变更和订阅操作，为开发者提供构建现代、高效GraphQL API的强大工具。

lmppl - 使用预训练语言模型计算文本困惑度，提高语言模型评估

BARTGPT3GithubLM-PPLperplexitysentiment analysis开源项目

LM-PPL是一个Python库，用于计算文本困惑度，评估文本的流畅性和典型性。支持多种预训练语言模型，如GPT、BART、T5和BERT，简便安装，易于使用。用户可根据需求选择不同类型的语言模型并调整最大Token长度及批量大小，优化处理时间与准确性。

darts - Python中易于使用的时间序列预测与异常检测库

DartsGithub开源项目异常检测时间序列概率预测深度学习

Darts是一个用户友好且灵活的Python库，专注于时间序列的预测与异常检测。它提供了一系列从ARIMA到深度神经网络的多样化模型，通过统一的fit()和predict()接口简化操作，类似于scikit-learn。此外，Darts支持包括多变量和外部数据在内的复杂时间序列处理，并为大规模数据集提供高效解决方案。它还拥有全面的异常检测功能，允许进行深入的异常分析和评分。

laser-dolphin-mixtral-2x7b-dpo-GGUF - 跨平台兼容的量化模型：GGUF格式的应用与性能评估

GithubHuggingfaceLLMLaser Dolphin Mixtral 2X7B DPOMacadeliccc变压器开源项目模型量化

GGUF格式开创了一种新的模型优化方法，适用于多平台的机器学习应用，带来更优的性能与存储管理。该项目兼容多个用户界面，如llama.cpp和KoboldCpp，并支持多种量化文件格式，推荐选用Q4_K_M和Q5_K_M以实现性能与资源消耗的最佳平衡。

1.5-Pints - 快速训练小型语言模型的开源项目

1.5-PintsGithub小型语言模型开源开发开源项目模型架构预训练

1.5-Pints项目提供了一种快速预训练小型语言模型的方法，目标是在9天内达到与知名AI助手相当的水平。该项目开源了模型架构、训练脚本和工具，包含详细的安装指南、数据准备流程、训练和微调方法，以及模型评估和使用说明。研究人员和开发者可以通过这些资源复制实验并进行进一步的开源开发。

orange3 - 直观易用的数据挖掘与可视化工具箱无需编程知识

GithubOrange Data Mining可视化工具箱工作流程开源项目数据分析数据挖掘

Orange作为一款开源的数据挖掘与可视化工具箱，致力于数据科学的民主化。它面向新手和专家，通过基于工作流的方式隐藏复杂机制，使用户无需编程或深入的数学知识即可探索数据。该工具支持可视化工作流创建、多种数据分析方法，并提供丰富的插件扩展功能。Orange适用于各类数据科学任务，从数据预处理、特征选择到模型评估，涵盖简单的数据可视化到复杂的机器学习模型构建。作为跨平台工具，Orange支持Windows、Mac和Linux系统，为用户提供灵活且强大的数据分析体验。

exoplanet - 基于PyMC的系外行星观测数据分析工具包

GithubPyMCexoplanet天文学开源项目时间序列分析概率建模

exoplanet是一个基于PyMC的开源工具包，专门用于天文学时间序列数据的概率建模，尤其适用于系外行星观测数据分析。它扩展了PyMC的功能，提供了针对系外行星数据集的自定义函数和分布。该工具包具有高性能的模型构建语言和推理引擎，能有效处理大量参数问题，为天文学研究提供了实用的数据分析解决方案。

LLM-Pruner - 通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型的工具

GithubLLM-Pruner压缩多任务解决开源项目结构剪枝自动剪枝

LLM-Pruner项目专注于通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型，在保留多任务处理能力的同时减少训练数据需求。仅需3分钟剪枝及3小时后训练，此方法利用50,000个公开样本快速实现剪枝与再训练。支持Llama系列、Vicuna、BLOOM、Baichuan等多种LLM，自动化剪枝过程简化了新模型的剪枝步骤。该技术允许根据需要调整模型规模，优化资源使用。

gpn - 基于DNA语言模型的基因组变异效应预测工具

DNA语言模型GPNGithub变异效应预测基因组预训练网络开源项目机器学习

GPN是一个基于DNA语言模型的开源项目，致力于基因组范围内的变异效应预测。项目包括单序列(GPN-SS)和多序列比对(GPN-MSA)两种模型，适用于人类和植物等多个物种的分析。GPN提供Python接口，支持自定义数据训练，并包含从数据集创建到变异效应预测的完整工作流程。这一工具为基因组研究提供了新的分析方法。

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