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sklearn-onnx

将scikit-learn模型转换为ONNX格式的解决方案

sklearn-onnxONNXscikit-learn模型转换onnxruntimeGithub开源项目

sklearn-onnx是一个工具，用于将scikit-learn模型转换为ONNX格式，并使用ONNX Runtime进行高性能评估。所有转换器都经过ONNX Runtime测试，用户还能注册外部转换器转换含外部库模型的scikit-learn管道。项目文档包括教程和常见问题解答，帮助用户快速上手。可通过PyPi或源码安装，支持多种操作系统，以提高机器学习模型性能。

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介绍相关项目
skforecast - 高效的Python时间序列预测库
GithubPython库scikit-learnskforecast开源项目时间序列预测机器学习
skforecast是一个专门用于时间序列预测的Python库,兼容scikit-learn API的各种回归器。它提供了全面的工具集用于训练、验证和预测,支持单序列和多序列、递归和直接策略等多种预测场景。该库注重快速原型设计、可靠模型评估和生产部署,适用于各类时间序列预测任务。
imbalanced-learn - Python库解决机器学习不平衡数据问题
Githubimbalanced-learnscikit-learn开源项目数据不平衡机器学习重采样技术
imbalanced-learn是一个Python库，专门解决机器学习中的数据不平衡问题。它提供了多种重采样技术，如过采样、欠采样和组合方法，以获得更公平和稳健的模型。该库与scikit-learn完全兼容，使用简单，并提供详细文档和示例。作为scikit-learn-contrib项目的一部分，imbalanced-learn为数据科学家和机器学习工程师提供了处理不平衡数据集的有力工具。
FaceONNX - 跨平台人脸识别与分析库
GithubONNX人脸分析人脸识别开源项目深度神经网络跨平台
FaceONNX是基于ONNX运行时的人脸识别和分析库。它提供预训练的深度神经网络模型，用于人脸检测、特征点提取、性别年龄分类、情绪美貌分析及人脸嵌入比较。支持跨平台应用，提供.NET Standard 2.0版本，可通过NuGet包管理器集成。FaceONNX为开发者提供了实用的人脸分析工具。
OMLT - 将机器学习模型整合到优化环境中的Python工具包
GithubOMLTPyomo优化开源项目机器学习神经网络
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。
bge-large-en-v1.5-onnx - bge-large-en-v1.5模型的ONNX转化用于文本相似性和分类
BAAIGithubHuggingfaceONNX句子相似度开源项目文本分类模型模型推理
项目bge-large-en-v1.5的ONNX版本，适用于文本分类和相似性搜索。使用FastEmbed工具进行推理，可实现灵活高效的文本嵌入，具备快速计算与高准确性，适合大规模文本数据分析场景。
sktime - 多功能时间序列分析和预测库
GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口
sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。
gte-large-onnx - ONNX格式文本向量模型实现快速分类与相似度搜索
GithubHuggingfaceONNX开源项目文本分类文本嵌入模型模型推理相似度搜索
gte-large-onnx是thenlper/gte-large模型的ONNX移植版本，用于文本分类和相似度搜索任务。该模型与FastEmbed框架集成，支持通过API调用生成文本嵌入向量，实现批量文本处理。基于Apache-2.0许可证开源，可用于构建文本相似度检索和文档分类等应用
handson-ml - Python机器学习基础与实践指南
GithubJupyterMachine LearningPythonScikit-LearnTensorFlow开源项目
该项目通过Python教授机器学习基本原理，包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks，或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法，帮助用户理解和应用机器学习技术。
OnnxStream - 适用于低资源设备的模型运行的内存优化的推理库
GithubMistral 7BOnnxStreamStable Diffusion XLTinyLlama开源项目性能
OnnxStream专为优化内存使用而设计，支持在低资源设备上高效运行大型模型如Stable Diffusion和TinyLlama。在仅有512MB RAM的Raspberry Pi Zero 2上，实现图像生成和语言模型推理，而无需额外交换空间或磁盘写入。通过解耦推理引擎与模型权重组件，OnnxStream显著降低内存消耗，提供轻量且高效的推理解决方案。其静态量化和注意力切片技术增强了多种应用中的适应性和性能。
scikit-lego - 为scikit-learn提供自定义扩展的开源库
GithubPython库scikit-lego开源项目数据科学机器学习
scikit-lego是一个开源Python库,为scikit-learn提供自定义转换器、指标和模型。该项目最初由荷兰多家公司合作开发,现已获得全球贡献。scikit-lego严格遵循scikit-learn标准,提供高质量代码和测试。它包含多种新特性,如自定义数据集、pandas工具、线性模型、朴素贝叶斯、混合模型、元估计器、预处理工具、模型选择方法和评估指标,旨在增强机器学习工作流程的灵活性和功能性。
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