sliceguard开源项目 – 检测数据问题片段的库

在本地计算机上微调 LLAMA-v2（或任何其他 LLM）的最简单方法，提供用户友好的界面和高效的训练过程，支持多种语言模型，方便用户上传数据并进行微调。

PredictEasy是一个Google Sheets附加组件，提供集成的无代码AI数据分析平台，能够进行数据预处理、可视化和模型构建。用户只需在Google Sheets中安装该附加组件，即可通过附加组件菜单访问各种功能，轻松审计数据、描述数据、预测未来趋势并构建模型。

ChatGPT 数据与分析项目提供了一系列提示，帮助用户高效学习和应用数据分析技能，结合ChatGPT的能力，用户能够轻松获得数据分析中的关键见解和技巧。

该项目深入介绍了Transformer模型的背景、关键组件及其实现细节，旨在帮助开发者理解并实现Transformer架构。

unstructured-inference 是一个开源的非结构化数据预处理工具，旨在提供高效、灵活的数据处理解决方案。它支持多种数据格式的解析和转换，能够处理大规模的非结构化数据，并易于集成到现有的数据处理流程中。通过丰富的API接口，用户可以方便地进行数据清洗、提取关键信息，并将非结构化数据转换为结构化数据，从而提升数据质量和机器学习模型的输入数据质量。

一款快速语义文本去重工具，能帮你在海量数据中轻松找出重复内容，提升数据处理效率

LightGBM Transformation Library 是微软为LightGBM模型提供的一个数据转换工具库，旨在增强LightGBM模型的数据预处理能力。该库支持多种数据转换技术，能够无缝集成到LightGBM的现有流程中，提供高效且可扩展的转换解决方案，帮助用户更好地处理数据并提升模型性能。

datatrove是一个平台无关的数据处理开源工具，旨在解放数据处理中的脚本疯狂，提供一套可定制的管道处理块，支持高效的数据处理，适用于不同规模的数据。

Collie是一个多功能的AI模型训练与部署框架，旨在简化机器学习模型的开发和管理过程。它基于PyTorch，结合了DeepSpeed和MegatronLM，避免使用复杂的外部库，并提供用户友好的接口和多种内置工具。

DataMotto是一个智能化的数据分析工具，能够自动化处理、清洗和丰富原始数据，帮助用户节省大量的时间和精力。它能根据用户的自定义问题进行数据探索和分析，提供有价值的商业洞察和决策支持。

chinese2digits 是一个高效的中文转阿拉伯数字的工具，支持多种中文数字表达形式，适合集成到各种NLP项目中。

Scrapeless 是一个强大的 AI 驱动网络爬取和自动化服务，专为企业和开发者设计，提供高效、可扩展的数据提取解决方案。其核心技术包括‘无痕爬取+深度解析’，旨在解决 AI 应用在动态数据获取中的延迟与可信度问题。Scrapeless 支持多种编程语言，具备高并发和高性能爬取功能，并提供企业级 SLA，确保数据获取的实时性和准确性。

PandasAI是一个开源库，基于Pandas构建，允许以对话方式轻松与数据框进行交互。

用于构建复杂 LLM(大型语言模型)驱动的文档处理管道系统，通过简单的YAML配置即可实现复杂的数据处理流程，特别适合处理大量文档或非结构化数据集

Mito是一个Python电子表格自动化和代码生成工具，允许用户在电子表格中编辑数据并自动生成对应的Python代码。用户只需安装Mito扩展或组件，便可通过熟悉的电子表格界面轻松进行数据编辑，自动化重复任务。