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精简依赖项
构建演示前端
按2/3能力评估交付速度
自托管大语言模型：https://github.com/ggerganov/llama.cpp
DuckDB 是一个用于数据科学与数据分析的嵌入式列式数据库。
特征库 https://www.featurestore.org/
（1）定义准确特征的能 力；
（2）增强数据的可复用性并且让特征在不同模型中保持一致和可用的能力，其中还包括设置特征工程管道， 以规划特征库中的数据的能力；
（3）帮助特征发现的能力
（4）提供特征服务的能力
Probatus is a Python library that allows to analyse binary classification models as well as the data used to develop them.
Immuta 是一个数据安全平台，它允许你安全地访问数据，自动发现敏感数据并审计数据在组织中的使用情况。
Modal 是一种平台即服务（PaaS），您无需自己的基础设施即可按需计算。
DVC 一直是我们在数据科学项目中管理实验的首选工具，实现了机器学习的持续交付（CD4ML）。
模型测试、训练数据验证和生产模型性能监测这些实践的自动化也日渐成熟，代表：Deepchecks 、Evidently 、Giskard。
增量学习的出现解决了这个问题，使得从数据流中不断学习成为可能，从而更快地对变化做出反应，代表：River。
LangChain 是一个用于构建基于大型语言模型（LLMs）应用的框架。
mljar-supervised 是一个 AutoML Python 包，协助理解和解释表格式数据。
pandera 是一个 Python 库，用于测试和验证跨各种框架类型的数据，例如 pandas，Dask 或者 PySpark。