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xorbits

轻松扩展数据科学与机器学习工作负载的开源框架

Xorbits开源计算框架机器学习Python API大数据处理Github开源项目

Xorbits 是一款开源计算框架，旨在简化数据科学和机器学习任务的扩展。从数据预处理到模型部署，Xorbits 支持整个流程。它可以利用多核或GPU加速单机计算，或扩展至数千台机器，以处理TB级数据和大型模型的训练。Xorbits 提供兼容 pandas、NumPy、PyTorch 和 XGBoost 等库的 Python API，无需深入了解基础设施即可完成工作负载扩展。

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介绍相关项目
onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具
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ibis - 统一 Python 数据框架 API 实现多后端数据分析
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Ibis 是一个 Python 数据框架库，支持 20 多种后端。它提供统一 API，适用于本地和远程数据分析。Ibis 具有惰性计算、交互式探索功能，支持 Python 和 SQL 代码混合使用。通过修改单行代码即可切换不同后端，提高了数据分析的可移植性。
mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架
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mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。
paxml - 基于Jax的高效机器学习实验配置和运行框架
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Paxml是一个基于Jax的开源框架，致力于机器学习实验的配置与运行。该框架支持云TPU VM快速部署，同时提供PyPI和GitHub的稳定及开发版本下载。Paxml还包含丰富的文档资源和Jupyter Notebook教程，支持GPU加速，并可广泛适用于不同开发者的需求，是推动机器学习实验项目高效发展的优选工具。
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。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
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DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。
cython-blis - Python和Cython高性能线性代数库 简化BLAS操作
Cython BLISC扩展GithubPython开源项目性能优化线性代数
cython-blis是一个Python C扩展，提供Blis线性代数例程的快速实现。它支持从Python和Cython进行高效的BLAS类操作，专注单线程执行，针对机器学习推理等工作负载优化。该项目支持多种CPU架构，安装使用简便，适合需要高性能线性代数操作的开发者使用。
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
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pytorch-frame - 模块化深度学习框架用于异构表格数据
GithubPyTorch Frame开源项目模块化框架深度学习神经网络表格数据
PyTorch Frame是一个为异构表格数据设计的深度学习框架，支持数值、分类、时间、文本和图像等多种列类型。它采用模块化架构，实现了先进的深度表格模型，并可与大型语言模型集成。该框架提供了便捷的mini-batch加载器、基准数据集和自定义数据接口，简化了表格数据的深度学习研究过程，适用于各层次研究人员。框架内置多个预实现的深度表格模型，如Trompt、FTTransformer和TabNet等，并提供与XGBoost等GBDT模型的性能对比基准。PyTorch Frame无缝集成于PyTorch生态系统，便于与其他PyTorch库协同使用，为端到端的深度学习研究提供了便利。
torchgeo - 优化地理空间数据处理的机器学习与遥感工具
GithubPyTorchTorchGeo地理空间数据开源项目机器学习遥感
TorchGeo 是一个基于 PyTorch 的地理空间数据处理库，提供丰富的数据集、采样器、变换和预训练模型，旨在帮助机器学习和遥感专家更高效地处理和探索地理空间数据。该库支持多光谱传感器的预训练模型，并与 PyTorch 数据加载器完全兼容，易于集成到现有的训练工作流中。其全面的文档包括 API 使用指南、教程和示范，非常适合开发者和研究人员使用。
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