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其他
(4387)
B
unknown
BudgetML
用简单的代码在预算内部署ML推理服务
其他
易于部署
预算友好
少于10行代码
B
unknown
Beam
无服务器GPU用于开发、部署API和原型设计机器学习模型
其他
在无服务器GPU上开发
部署高性能API
快速原型设计机器学习模型
B
unknown
Banana
在无服务器GPU上托管ML推理,一行代码集成。
其他
在无服务器GPU上托管ML推理
一行代码集成
利用无服务器GPU资源
W
unknown
Weights and Biases
有效跟踪和可视化您的机器学习实验。
其他
实验跟踪和指标记录
训练进度的实时可视化
协作和项目共享工具
S
open source
Sacred
有效配置、组织、记录和重现实验。
其他
配置实验
组织项目
记录和重现结果
N
unknown
Neptune AI
适用于任何工作流的轻量级实验管理。
其他
轻松跟踪实验
无缝集成
简单高效
M
unknown
ModelDB
用于机器学习模型版本控制和实验跟踪的开源工具
其他
机器学习模型版本控制
元数据管理
实验跟踪
M
unknown
MLflow
MLflow是一个用于机器学习生命周期的开源平台
其他
实验跟踪
模型封装
部署管理
L
unknown
Losswise
轻松跟踪机器学习项目进度。
其他
轻松跟踪进度
项目管理
机器学习项目洞察
K
open source
Keepsake
使用S3和GCS支持机器学习的版本控制
其他
支持Amazon S3
支持Google Cloud Storage
管理机器学习模型版本
G
unknown
Guild AI
用于AI实验跟踪和自动化的开源工具
其他
实验跟踪
流程自动化
超参数调整
C
open source
Comet
有效跟踪数据集、代码、实验和模型。
其他
跟踪数据集和代码变更
监控实验历史
管理和比较模型
C
open source
Cascade
用于快速原型设计和实验管理的机器学习工程工具
其他
快速原型设计工具
实验管理
机器学习工程工具库
A
unknown
Aim
轻松跟踪、搜索和比较数千次机器学习训练运行。
其他
记录机器学习训练运行
搜索和比较运行
超级容易使用
A
open source
Aeromancy
可重复的 AI 和 ML 框架,用于 Weights and Biases。
其他
可重复的 AI/ML 框架
与 Weights and Biases 集成
易于使用和维护
S
open source
SHAP
SHAP 使用博弈论解释机器学习模型输出。
其他
可解释的说明
支持各种模型
基于 Python 的库
S
unknown
SAGE
使用 Shapley 值计算全局特征重要性。
其他
计算全局特征重要性
使用 Shapley 值
可在 GitHub 上获取
L
open source
LIME
解释任何机器学习分类器的预测。
其他
局部可解释模型无关解释
解释复杂模型决策
可视化特征重要性
I
unknown
InterpretML
用于理解负责任机器学习中的模型的工具包
其他
可解释的机器学习模型
模型决策的可视化
公平性和偏差检测
E
unknown
ELI5
使用Python调试机器学习分类器并解释预测结果。
其他
解释机器学习预测
调试分类器
Python软件包
A
open source
Alibi
用于机器学习模型检查的开源Python库
其他
机器学习模型解释
特征重要性
可解释性
T
open source
TensorFlow Privacy
使用隐私保护技术训练机器学习模型。
其他
隐私保护机器学习
TensorFlow集成
差分隐私支持
A
open source
AIF360
数据集和模型的全面公平性指标。
其他
数据集的公平性指标
模型的公平性指标
偏差检测工具
V
unknown
Valohai
从概念验证到生产管理模型生命周期。
其他
管理整个模型生命周期
从概念验证过渡到生产
全面的模型管理
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