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

opensphere - 统一的高维球面人脸识别训练评估框架

GithubOpenSpherePyTorch人脸识别开源项目深度学习超球面

OpenSphere是基于PyTorch的高维球面人脸识别库,提供统一的训练和评估框架。该项目将损失函数与其他组件解耦,支持公平比较不同损失函数。OpenSphere实现了多种先进的损失函数和网络架构,包括SphereFace系列,并集成了丰富的数据集。这一开源平台旨在为相关研究提供可复现的基准环境。

lightly - 简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练

GithubLightlyPyTorch多模型支持开源项目自监督学习计算机视觉

这个开源项目提供简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练。通过模块化设计，用户可以自由调整损失函数和模型头。项目还提供商业版本，包含用于嵌入、分类、检测和分割任务的预训练模型。此外，平台集成了主动学习和数据策划功能，适用于大规模数据处理和强大算法的应用。

mlops-python-package - MLOps Python工具包，简化机器学习工程实践

GitHub ActionsGithubMLOpsPython包开源项目自动化工具软件开发实践

这是一个集成多种MLOps最佳实践的Python代码库，旨在优化机器学习工程流程。该工具包提供了模型注册、实验跟踪和实时推理等核心功能，同时支持自动化任务、CI/CD集成、配置管理和数据处理等辅助功能。通过灵活且稳健的设计，这个工具包可以帮助开发者更高效地构建和部署MLOps项目，简化整个机器学习生命周期管理。

AIX360 - 全面支持多种数据类型和机器学习模型解释的开源工具包

AI Explainability 360AIX360Github开源项目机器学习模型算法解释性工具包

工具包提供全面支持机器学习模型和数据集的可解释性，涵盖多种解释算法和指标，包括表格、文本、图像及时间序列数据。该项目提供互动体验、教程和示例，并提供指导材料和分类树帮助选择算法。工具包易于扩展，欢迎贡献新的算法、指标和用例。

delta-sharing - 开放协议实现跨平台大规模数据实时共享

Delta SharingGithub云存储开放协议开源项目数据交换数据共享

Delta Sharing是一个开放协议，用于安全实时交换大型数据集。它支持跨平台实时数据共享，使用REST API安全共享云数据集，通过S3、ADLS或GCS等云存储系统传输数据。用户可直接使用pandas、Tableau、Apache Spark等工具访问共享数据，无需部署特定计算平台。该协议简化了数据提供和使用流程，使数据共享更加高效便捷。

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。

litdata - 优化数据处理和流式传输工具提升AI模型训练效率

GithubLitData云存储开源项目数据优化数据处理模型训练

LitData是一个开源的数据处理和优化工具，专注于提升AI模型训练效率。它提供并行数据处理、向量嵌入创建、分布式推理和大规模网站抓取功能。LitData优化数据集以加速模型训练，支持云端大规模数据流式传输，并实现远程数据的无本地加载使用。这些特性使LitData成为提高数据处理效率和AI模型训练速度的有力工具。

mlxtend - Python机器学习日常任务扩展库

GithubPython库mlxtend开源软件开源项目数据科学机器学习

mlxtend扩展了Python的机器学习功能，专注于提供数据科学日常任务中的实用工具。库中包含多种分类器、集成方法和决策区域可视化功能。它支持pip和conda安装，适合机器学习研究和实践。mlxtend提供详细文档和示例，有助于简化数据科学工作流程。

Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库

3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目

支持快速开发3D数据处理应用的开源库，提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染（PBR）、3D机器学习支持（与PyTorch和TensorFlow兼容）、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台，支持源码编译和pip安装。

jittor - 高性能实时编译深度学习框架，集成多种先进模型库

GithubJIT编译JittorPython开源项目深度学习框架高性能

Jittor是一个基于实时（JIT）编译和元操作符的高性能深度学习框架。它支持Python前端，CUDA和C++后端，能够生成针对不同模型的高效代码。Jittor提供了丰富的模型库，涵盖图像识别、检测、分割、生成、可微渲染、几何学习和强化学习等领域。安装方式多样，环境配置简便，并且包含详尽的教程和文档，帮助用户快速入门。

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