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。

squirrel-core - Python机器学习数据处理和共享库

GithubPython库Squirrel Core开源项目数据共享数据处理机器学习

Squirrel Core是一个面向机器学习团队的Python库，提供高效的数据共享、加载和转换功能。它支持快速数据处理、成本优化、多模态数据适配和团队协作。该库能从多种来源流式传输数据至机器学习模型，并提供丰富的API。Squirrel Core致力于解决数据处理中的常见问题，适用于各类机器学习项目。

awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具

GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习

该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。

PySCIPOpt - Python与SCIP优化套件的桥梁

GithubPySCIPOptPythonSCIP优化开源项目接口

PySCIPOpt是一个Python接口库，用于访问SCIP优化套件。它能通过Python构建和求解数学优化模型，支持开发自定义插件如定价器和启发式算法。PySCIPOpt安装简便，易于使用，功能全面，适用于多种优化问题。项目定期更新，文档完善，为Python编程和高性能优化求解提供了有效连接。

llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案

GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调

LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表，能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务，并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成，提高部署和微调效率，未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。

mlflow - 机器学习生命周期管理的轻量级平台

GithubMLflow实验跟踪开源项目机器学习模型管理项目打包

MLflow 是一个轻量级平台，帮助简化机器学习的开发和部署过程。它支持实验跟踪、代码打包和模型部署，并且可以集成 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 等库。主要组件包括 MLflow Tracking、MLflow Projects、MLflow Models 和 MLflow Model Registry，助力全面管理机器学习生命周期。

PyPOTS - 部分观测时间序列机器学习的开源Python工具箱

GithubPyPOTS开源工具开源项目时间序列机器学习缺失值

PyPOTS是一个专注于部分观测时间序列(POTS)机器学习的Python工具箱。它集成了经典和前沿算法，支持数据插补、分类、聚类、预测和异常检测等任务。该工具箱提供统一API、详细文档和交互示例，简化POTS数据处理流程。PyPOTS支持多种神经网络模型，并具备超参数优化功能，为时间序列分析提供综合解决方案。

models - 探索最先进的机器学习模型与技术

GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理

ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。

free-api-hub - 开源API资源集成与共享平台

Githubfree-api共享资源容器部署开源贡献开源项目项目集合

free-api-hub是一个开源项目，汇集多种API资源并提供集成解决方案。项目包含部署脚本、Docker配置和容器保活方案，支持多种客户端。通过简化API使用流程和促进资源共享，为开发者构建AI应用提供便利。

tpot - 基于遗传算法的自动机器学习管道优化工具

GithubTPOT开源项目机器学习管道优化自动化遗传算法

TPOT是一个开源的自动机器学习工具,基于Python开发。它采用遗传算法来优化机器学习管道,能够自动探索大量可能的管道组合,为给定数据集找到最佳模型。TPOT构建于scikit-learn之上,可生成易读易修改的Python代码。该工具支持分类和回归任务,适用于多种数据科学场景,能够有效减少数据科学家在模型选择和参数调优上的时间投入。

seldon-core - Kubernetes上的机器学习模型部署与管理平台

GithubKubernetesSeldon Core开源项目微服务机器学习模型部署

Seldon Core是专为Kubernetes环境设计的机器学习模型部署平台。支持主流框架,提供REST/GRPC接口,可扩展至数千模型。内置监控、日志、解释器、异常检测等功能,支持A/B测试和金丝雀发布。简化模型从开发到生产流程,适合企业级机器学习部署需求。

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