skops

Python库支持scikit-learn模型分享与部署

SKOPS scikit-learn Hugging Face Hub Python库模型共享 Github 开源项目

SKOPS 是一个支持scikit-learn模型分享和部署的Python库。它提供了将模型集成到Hugging Face Hub的工具，使模型可被发现和使用，无需下载或加载。主要功能包括创建模型库、生成模型卡和安全保存sklearn估算器。详细信息和使用指南请参考文档。

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。

openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展

GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展

OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。

modelscope - 整合与应用前沿AI模型的开放平台

API接口GithubModelScope开源库开源项目机器学习模型模型服务

ModelScope简化了AI模型在推理、训练和评估方面的流程，支持CV、NLP、语音、多模态和科学计算等领域的应用。该平台提供统一接口和丰富的API层级，便于开发者轻松集成和使用700多种最新开源模型。适合初学者和专业人士快速上手，体验强大功能。

scikit-learn - Python机器学习的核心工具库

GithubPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习

scikit-learn是基于SciPy构建的Python机器学习库,提供高效的数据挖掘和分析工具。支持分类、回归、聚类等多种机器学习任务,自2007年启动以来由志愿者维护,已成为广受欢迎的开源项目。其特点包括易用性、高性能和完善的文档,在学术和工业领域得到广泛应用。

sk2torch - 实现scikit-learn模型到PyTorch模块的转换

GithubPyTorchTorchScriptscikit-learnsk2torch开源项目模型转换

sk2torch是一个开源工具，用于将scikit-learn模型转换为PyTorch模块。它解决了GPU加速推理、模型序列化和梯度计算等问题。sk2torch支持多种scikit-learn模型，使机器学习从业者能够利用PyTorch的GPU加速、TorchScript序列化和反向传播功能。这个项目为scikit-learn用户提供了更多的灵活性和性能优化选择。

awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合

GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习

发掘和运用顶尖MLOps工具：该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具，供数据科学家和机器学习工程师选择使用，以简化机器学习流程，优化生产活动。

fc_6 - PyTorch模型Hub集成方式解析

GithubHugging FaceHuggingfacePyTorch开源项目机器学习模型模型模型集成深度学习

该模型采用PyTorchModelHubMixin集成推送至Hub，用户可方便地访问和部署。使用此功能，开发者能够高效管理和共享模型资源，提升模型的可重复性和扩展性，简化研究人员和工程师的模型管理流程。

benchmark_v0 - 基于PytorchModelHubMixin的Hugging Face Hub模型集成

GithubHubHuggingfacePyTorchPytorchModelHubMixin开源项目模型集成

该模型展示了PytorchModelHubMixin在Hugging Face Hub上的应用。通过这种集成，开发者可以方便地推送和共享PyTorch模型。尽管目前缺乏具体的库和文档信息，但该项目凸显了AI开发中模型共享和协作的价值。这种集成方式简化了模型部署流程，有助于促进AI社区的知识交流。

scikit-opt - Python群体智能优化算法库

GithubPython库scikit-opt优化算法开源项目智能算法遗传算法

scikit-opt是一个Python优化库,实现了多种群体智能算法,如遗传算法、粒子群优化和模拟退火。该库支持用户自定义函数、GPU加速和多种加速方式,可用于解决各类优化问题。scikit-opt具有易用性强、功能丰富的特点,适合数据科学家和研究人员使用。

CSGHub - 开源大模型管理平台，支持全生命周期管理与本地部署

CSGHubGithub大模型资产管理开源项目数据集管理模型生命周期私有化部署

CSGHub是一个开源且可信的大模型资产管理平台，帮助用户管理LLM及其应用的全生命周期资产。平台支持通过Web界面、Git命令行和自然语言聊天机器人进行操作，提供微服务子模块和标准化OpenAPI，可轻松集成到用户系统。CSGHub专为大模型设计，支持本地部署，功能类似于私有化的Huggingface，涵盖数据集、模型文件和代码等管理。

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