需求人群:
["数据科学","机器学习","全栈应用开发"]
使用场景示例:
数据科学家使用Taipy构建一个基于用户选择的流派推荐电影的Web应用
机器学习工程师利用Taipy快速部署一个用于需求预测的复杂数据管道
开发者使用Taipy创建一个用于生产规划的Web应用,管理不同业务场景的数据
产品特色:
Python基础UI框架
预构建数据管道组件
场景和数据管理特性
版本管理和管道编排
浏览量:68
最新流量情况
月访问量
5.16m
平均访问时长
00:06:42
每次访问页数
5.81
跳出率
37.20%
流量来源
直接访问
52.27%
自然搜索
32.92%
邮件
0.05%
外链引荐
12.52%
社交媒体
2.15%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
11.99%
德国
3.63%
印度
9.20%
俄罗斯
5.25%
美国
19.02%
将数据和AI算法快速转化为生产就绪的Web应用
Taipy是一个开源的Python库,用于简化端到端应用开发,提供假设分析、智能管道执行、内置调度和部署工具。它允许数据科学家和机器学习工程师构建全栈应用,无需学习新的语言或全栈框架,专注于数据和AI算法,同时简化开发和部署的复杂性。
将数据一键转换为交互式可视化应用。
PyGWalker是一个Python库,能够将数据轻松转换为交互式可视化应用,支持一键分享。它提供了数据清洗、注释和实时分析视图等功能,使得数据分析变得简单且可扩展。
通用HTML数据提取器
magic-html是一个Python库,旨在简化从HTML中提取主体区域内容的过程。它提供了一套工具,能够轻松地从HTML中提取主体区域内容,无论处理的是复杂的HTML结构还是简单的网页,这个库都旨在为用户提供一个便捷高效的接口。它支持多模态抽取,支持多种版面extractor,包括文章、论坛和微信文章,还支持latex公式提取转换。
利用知识图谱和文档网络增强语言模型性能
Knowledge Graph RAG 是一个开源的Python库,它通过创建知识图谱和文档网络来增强大型语言模型(LLM)的性能。这个库允许用户通过图谱结构来搜索和关联信息,从而为语言模型提供更丰富的上下文。它主要应用于自然语言处理领域,尤其是在文档检索和信息抽取任务中。
统一高效的RAG检索微调和推理框架
RAG-Retrieval是一个全链路的RAG检索微调和推理框架,支持多种RAG Reranker模型的推理,包括向量模型、迟交互式模型和交互式模型。它提供了一个轻量级的Python库,使得用户能够以统一的方式调用不同的RAG排序模型,简化了排序模型的使用和部署。
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