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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
SynapseML - 简化大规模机器学习管道的开源工具
Apache SparkGithubSynapseML开源项目异常检测文本分析机器学习
SynapseML是一个开源库，旨在简化大规模机器学习管道的创建。它提供简单、可组合和分布式的API，支持文本分析、视觉处理、异常检测等多种任务。基于Apache Spark，SynapseML与SparkML/MLLib共享相同的API，能够无缝集成到现有的Spark工作流中。该库支持Python、R、Scala、Java和.NET，适用于各种数据库和云数据存储，助力构建智能系统。
xlm-roberta-base-language-detection-onnx - 基于XLM-RoBERTa的多语言文本识别系统
GithubHuggingfaceONNX转换XLM-RoBERTa多语言模型开源项目文本分类模型语言检测
这是一个将xlm-roberta-base转换为ONNX格式的语言检测模型，支持阿拉伯语、中文、英语等20种语言识别。模型通过序列分类技术实现语言检测，并结合Optimum库确保高效运行，适合多语言文本分析场景。
imodelsX - 多功能文本模型分析与优化库
GithubimodelsX可解释性开源项目文本模型机器学习自然语言处理
imodelsX是一个与Scikit-learn兼容的Python库，专注于文本模型和数据的解释、预测和优化。该库集成了多种可解释的建模技术，包括Tree-Prompt、iPrompt和Aug-Linear等。imodelsX还提供LLM封装器和数据集封装器等实用工具，简化文本数据处理流程。通过支持多种解释方法，imodelsX能够生成自然语言解释，并为用户提供易于实现的基线模型。
OpenNMT-py - 开源的神经机器翻译与大型语言模型框架
EoleGithubLLM支持Neural Machine TranslationOpenNMT-pyPyTorch开源项目
OpenNMT-py是基于PyTorch的开源神经机器翻译和语言模型框架，适用于研究和生产。支持大语言模型转换、量化以及多GPU并行。提供教程、文档和社区支持，适合翻译、总结等多种NLP任务。最新版本引入了多查询注意力机制和线性去偏等新功能。
machine-learning - 机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习
Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习
本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。
exporters - 将Transformer模型高效转换为Core ML格式
Core MLGithubHuggingFacePyTorchTensorFlowTransformers开源项目
🤗 Exporters工具包旨在简化将Transformer模型转换为Core ML格式的过程，避免手动编写转换脚本。它与Hugging Face Transformers库紧密集成，并提供无代码转换体验，支持BERT和GPT-2等多种模型架构。工具包可在Linux和macOS平台上运行，利用coremltools实现从PyTorch或TensorFlow到Core ML的转换，并通过Hugging Face Hub进行模型管理，提升模型转换和部署的便捷性及灵活性。
modelstore - 允许对机器学习模型进行版本控制、导出和保存到文件系统或云存储提供商Python库
Githubmodelstore多云支持开源开源项目机器学习模型管理版本控制
modelstore是一个Python库，可在本地文件系统或多种云存储（如AWS、GCP、Azure）中进行机器学习模型的版本管理、导出、保存和下载。无需跟踪服务器，支持模型域和状态管理、即时下载或内存加载，也可用作命令行工具。支持多个机器学习库，如TensorFlow、PyTorch、Scikit Learn等。详细信息请参考官方文档。
ort - 使用Rust实现的高性能ONNX Runtime包装器
GPU加速GithubONNX RuntimeRustort开源项目机器学习推理
ort 是一个基于 Rust 的非官方 ONNX Runtime 1.18 包装器，能够加速 CPU 和 GPU 上的机器学习推理与训练。提供详细的指导文档、API参考和示例，并支持从 v1.x 迁移到 v2.0。Twitter、Bloop 和 Supabase 等项目均在使用ort。可通过 Discord 或 GitHub 讨论获取支持，欢迎在 Open Collective 上进行赞助。
ivy - 跨框架机器学习代码转换和模型互操作平台
GithubIvy开源开源项目机器学习框架转换模型转换
Ivy 是一个开源的机器学习框架，支持跨多个框架转换机器学习模型和代码。用户可以通过 Ivy 在任何框架中使用机器学习模型或函数，实现代码的转译和模型的互操作性。无论是 PyTorch, TensorFlow, JAX 还是 NumPy，Ivy 都使得代码转换变得简单高效。适用于各类机器学习项目和开发者。它特别适用于那些需要在不同机器学习框架间迁移或转换代码的场景。
sktime-dl - 时间序列分析工具的演变
Githubsktime代码迁移开源项目时间序列机器学习深度学习
sktime-dl项目正在整合到sktime框架中，作为其mini-packages的一部分。原sktime-dl的大多数估计器现已迁移至sktime的深度学习分类和回归模块。项目鼓励开发者参与剩余部分的迁移工作，相关贡献指南可在sktime GitHub仓库的规划问题中查阅。这一变更旨在整合和优化时间序列分析工具，为用户提供更统一的体验。
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