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一款简单易用的 Python NLP 库，允许将当前最优自然语言处理（NLP）模型应用于文本，如命名实体识别（NER）、词性标注（PoS）、词义消歧和分类。
Flair 基于 Pytorch 的 NLP 框架，它的接口相对更简单，允许用户使用和结合不同的词嵌入和文档嵌入，包括 Flair 嵌入、BERT 嵌入和 ELMo 嵌入。
GitHub 地址：
https://github.com/flairNLP/flair
十七、spaCy star 15.7k fork 2.8k
这是一个具有工业强度级的 Python 自然语言处理工具包。
它已经成为 Python 中最广泛使用的工业级自然语言库之一，它提供了当前最佳的准确性和效率，并且有一个活跃的开源社区支持。
GitHub 地址：
https://github.com/explosion/spaCy
十八、fastText star 20.5k fork 3.9k
FastText 是 Facebook 人工智能研究实验室（FAIR）开源的一个文本处理库，他是一个专门用于文本分类和外文本表示的库，用于高效文本分类和表示学习。
fastText 的核心是使用「词袋」的方式，不管文字的顺序；但它不是线性的，而是使用分层分类器来将时间复杂度降低到对数级别，并且在具有更高分类数量的大数据集上更高效。
GitHub 地址：
https://github.com/facebookresearch/fastText
V . 适用于语音识别的工具
十九、Kaldi star 8.2k fork 3.7k
Kaldi 是目前使用广泛的开发语音识别应用的框架。
该语音识别工具包使用了 C ++编写，研究开发人员利用 Kaldi 可以训练出语音识别神经网路模型，但如果需要将训练得到的模型部署到移动端设备上，通常需要大量的移植开发工作。
GitHub 地址：
https://github.com/kaldi-asr/kaldi
二十、DeepSpeech star 13k fork 2.4k
DeepSpeech 是一个开源语音转文本引擎，使用基于百度深度语音研究论文的机器学习技术训练的模型。其中，该项目运用到了 Google 的 TensorFlow 来简化实施过程。
GitHub 地址：
https://github.com/mozilla/DeepSpeech
二十一、wav2letter star 4.8k fork 770
这是由 Facebook 人工智能研究院发布的首个全卷积自动语音识别工具包，它是一个简单高效的端到端自动语音识别（ASR）系统。
wav2letter 的核心设计基于三个关键原则，包括：实现在包含成千上万小时语音数据集上的高效模型训练；简单可扩展模型，可以接入新的网络架构、损失函数以及其他语音识别系统中的核心操作；以及平滑语音识别模型从研究到生产部署的过渡。
GitHub 地址：
https://github.com/facebookresearch/wav2letter
VI . 适用于计算机视觉的工具
二十二、YOLO star 16.2k fork 10.4k
YOLO 是当前深度学习领域解决图像检测问题最先进的实时系统。在检测过程中，YOLO 首先将图像划分为规定的边界框，然后对所有边界框并行运行识别算法，来确定物体所属的类别。确定类别之后，YOLO 再智能地合并这些边界框，在物体周围形成最优边界框。
这些步骤全部并行进行，因此 YOLO 能够实现实时运行，并且每秒处理多达 40 张图像。据官网显示，在 Pascal Titan X 上，它以 30 FPS 的速度处理图像，并且在 COCO 测试开发中的 mAP 为 57.9％。
GitHub 地址：
https://github.com/allanzelener/YAD2K
二十三、OpenCV star 41.9k fork 32.4k
OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库（https://opencv.org），被称为 CV 领域开发者与研究者的必备工具包。
这是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库，并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。其最显著的特点是它提供了整套流程的工具，因此开发者无需了解各个模型的原理就能用 API 构建视觉任务。它具备 C++、Python 和 Java 接口，支持 Windows、Linux、Mac OS、iOS 和 Android 系统。
GitHub 地址：
https://github.com/opencv/opencv
二十四、Detectron2 star 7.7k fork 1.4k
Detectron2 则是 PyTorch 1.3 中一重大新工具，它源于 maskrcnn 基准测试，也是对先前版本 detectron 的一次彻底重写。
Detectron2 通过全新的模块化设计，变得更灵活且易于扩展，它能够在单个或多个 GPU 服务器上提供更快速的训练速度，包含了更大的灵活性与扩展性，并增强了可维护性和可伸缩性，以支持在生产中的用例。
GitHub 地址：
https://github.com/facebookresearch/detectron2
二十五、OpenPose star 15.9k fork 4.7k
OpenPose 人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以 caffe 为框架开发的开源库。
它可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用，很多人体姿态估计实例都是基于它实现，如动作采集、3D 试衣、绘画辅助等。
GitHub 地址：
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
二十六、facenet star 10k fork 4.1k
FaceNet 采用了深度卷积神经网络（CNN）学习将图像映射到欧式空间，也被称为通用人脸识别系统。
该系统可从人脸中提取高质量的特征，称为人脸嵌入（face embeddings），可用于训练人脸识别系统，从而实现对人脸的验证。它在 LFW 数据集上测试的准确率达到了 99.63%，在 YouTube Faces DB 数据集上准确率为 95.12%。
GitHub 地址：
https://github.com/davidsandberg/facenet
VII . 适****用于分布式训练的工具
二十七、Spark MLlib star 25.1k fork 21.1k
Spark 是一个开源集群运算框架，也是现在大数据领域热门开源软件之一（https://spark.apache.org/mllib/）。
由于 Spark 使用了内存内运算技术，它在内存上的运算速度比 Hadoop MapReduce 的运算速度快上 100 倍；这也使得 Spark MLlib 分布式计算框架运行非常高效、快速。它可以实现大部分机器学习，如：聚类、分类、回归等算法，并允许将数据加载至集群内存，多次对其进行查询，所以非常适合用于机器学习算法。
GitHub 地址：
https://github.com/apache/spark
二十八、Mahout star 1.8k fork 930
Mahout 是一个分布式线性代数框架，用于快速创建可扩展的高性能机器学习应用程序（http://mahout.apache.org/ ）。
Mahout 框架长期以来一直与 Hadoop 绑定，但它的许多算法也可以在 Hadoop 之外运行。它允许多种算法可以跨越分布式 Spark 群集上运行，并且支持 CPU 和 GPU 运行。
GitHub 地址：
https://github.com/apache/mahout
二十九、Horovod star 8.5k fork 1.3k
这是由 Uber 开源的一个跨多台机器的分布式深度学习的 TensorFlow 训练框架，可以使分布式深度学习快速且易于使用。
据介绍，Horovod 让开发人员只需几行代码就可以完成任务。这不仅加快了初始修改过程，而且进一步简化了调试。考虑到深度学习项目的高度迭代性，这也可以节省大量时间。除此之外，它还结合了高性能和修补低级模型细节的能力，例如：同时使用高级 api，并使用 NVIDIA 的 CUDA 工具包实现自己的自定义操作符。
GitHub 地址：
https://github.com/horovod/horovod
三十、Dask star 6.2k fork 994
当开发者需要并行化到多核时，可以用 Dask 来将计算扩展到多个内核甚至多个机器。
Dask 提供了 NumPy Arrays，Pandas Dataframes 和常规列表的抽象，能够在无法放入主内存的数据集上并行运行。对大型数据集来说，Dask 的高级集合是 NumPy 和 Pandas 的替代方案。
GitHub 地址：
https://github.com/dask/dask
三十一、Ray star 10.3k fork 1.5k
Ray 是一个高性能分布式执行框架，它使用了和传统分布式计算系统不一样的架构和对分布式计算的抽象方式，用于快速而简单的构建和运行分布式应用程序。
Ray 按照典型的 Master-Slave 进行设计。其中，Master 负责全局协调和状态维护，Slave 执行分布式计算任务。不过和传统的分布式计算系统不同的是，Ray 使用了混合任务调度的思路，性能更强。
GitHub 地址：
https://github.com/ray-project/ray
VIII . 适用于自动建模的工具
三十二、TPOT star 6.7k fork 1.2k
TPOT 是一个 Python 编写的软件包，利用遗传算法行特征选择和算法模型选择，仅需几行代码，就能生成完整的机器学习代码。
在机器学习模型开发图中，TPOT 所完成的即通过利用遗传算法，分析数千种可能的组合，为模型、参数找到最佳的组合，从而自动化机器学习中的模型选择及调参部分。
GitHub 地址：
https://github.com/EpistasisLab/tpot
三十三、AutoKeras star 6.6k fork 1.1k
它使用了高效神经架构搜索（ENAS，https://arxiv.org/abs/1802.03268），只需使用 pip install autokeras 就能快速轻松地安装软件包，然后就能用自己的数据集来执行自己的架构搜索构建思路。
相比谷歌 AutoML，两者构建思路类似，但不同的是，AutoKeras 所有代码都已经开源，可供开发者无偿使用。
GitHub 地址：
https://github.com/keras-team/autokeras
三十四、Featuretools star 4.6k fork 602
这是一个用于自动化特性工程的开源 python 框架（https://www.featuretools.com/）。
它可以帮助开发者从一组相关数据表中自动构造特征。开发者只需要知道数据表的基本结构和它们之间的关系，然后在实体集（一种数据结构）中指明。然后在有了实体集之后，使用一个名为深度特征合成（DFS）的方法，在一个函数调用中构建出数千个特征。
GitHub 地址：
https://github.com/FeatureLabs/featuretools
三十五、NNI star 5.3k fork 683
NNI 是由微软发布的一个用于神经网络超参数调整的开源 AutoML 工具包，也是目前较为热门的 AutoML 开源项目之一。
最新版本的 NNI 对机器学习生命周期的各个环节做了更加全面的支持，包括：特征工程、神经网络架构搜索（NAS）、超参调优和模型压缩，开发者都能使用自动机器学习算法来完成，即使是开发小白也能轻松上手。
GitHub 地址：
https://github.com/microsoft/nni
三十六、AdaNet star 3k fork 443
AdaNet 是由谷歌开源的一个轻量级的基于 TensorFlow 框架（https://adanet.readthedocs.io/en/v0.8.0/）。
AdaNet 易于使用，并能创建高质量的模型，为 ML 实践者节省了用于选择最佳神经网络架构的时间，实现了一种将学习神经架构作为子网络集合的自适应算法。
GitHub 地址：
https://github.com/tensorflow/adanet
IX . IDEs 系统
三十七、Jupyter star 9.3k fork 2.2k
Jupyter 是一种 Web 应用，涵盖了跨数十种编程语言的交互式计算。
它能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，非常方便研究和教学。在数据挖掘平台 Kaggle 上，使用 Python 的数据开发者大多数选择了 jupyter 来实现分析和建模的过程。
GitHub 地址：
https://github.com/jupyter/jupyter
三十八、Spyder star 5.1k fork 1k
Spyder 是一个 用于科学计算的使用 Python 编程语言的集成开发环境（IDE）。
它结合了综合开发工具的高级编辑、分析、调试功能以及数据探索、交互式执行、深度检查和科学包的可视化功能，对于初学者也非常友好。
GitHub 地址：
https://github.com/spyder-ide/spyder
三十九、Zeppelin star 4.6k fork 2.2k
Zeppelin 是一款基于 Web 的交互式数据分析平台。它基于网络的笔记本，默认使用 Spark 集群作为分析引擎，提供数据可视化的框架，支持数据驱动的交互式数据分析。
通过配置，它也支持包括 SQL、Python、R 等多种数据分析语言，提供数据库查询、动态图表展示、地图等数据可视化能力，并能够以 Notebook 的形式保存和分发代码及分析结果。
GitHub 地址：
https://github.com/apache/zeppelin
X . 平台
四十、H2O star 4.6k fork 1.7k
H2O 是 H2O.ai 公司的完全开源的分布式内存机器学习平台。H2O 同时支持 R 和 Python，支持最广泛使用的统计和机器学习算法，包括梯度提升（Gradient Boosting）机器、广义线性模型、深度学习模型等。
H2O 包括一个自动机器学习模块，使用自己的算法来构建管道。它对特征工程方法和模型超参数采用了穷举搜索，优化了管道。H2O 自动化了一些最复杂的数据科学和机器学习工作，例如特征工程、模型验证、模型调整、模型选择 和 模型部署。除此之外，它还提供了自动可视化以及机器学习的解释能力（MLI）。
GitHub 地址：
https://github.com/h2oai/h2o-3
四十一、MLflow star 5.9k fork 1.2k
MLflow 是机器学习生命周期的开源平台，开放接口，可与任何机器学习库、算法、部署工具或编程语言一起使用，基于 REST API 和简单的数据格式而构建。是一个开源项目，允许用户和机器学习库开发人员可以对其进行扩展。
MLflow 现 alpha 版，提供跟踪、项目和模型三大组件。MLflow 的跟踪组件支持记录和查询实验数据，如评估度量指标和参数。MLflow 的项目组件提供了可重复运行的简单包装格式。最后，MLflow 的模型组件提供了用于管理和部署模型的工具。
GitHub 地址：
https://github.com/mlflow/mlflow
四十二、Kubeflow star 8.3k fork 1.3k
Kubeflow 项目旨在使 Kubernetes 上的机器学习变的轻松、便捷、可扩展，其目标不是重建其他服务，而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。对分布式训练任务支持。
用于创建和管理交互式 Jupyter notebook 的 JupyterHub，可配置为使用 CPU 或 GPU，并通过单一设置调整至单个集群大小的 TensorFlow 训练控制器（Tensorflow Training Controller），用于 TF 服务容器（TF Serving container）
GitHub 地址：
https://github.com/kubeflow/kubeflow
XI . 评分推理系统
四十三、ONNX star 7.8k fork 1.3k
onNX 是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架（如 Pytorch, MXNet）可以采用相同格式存储模型数据并交互。onNX 的规范及代码主要由微软，亚马逊，Facebook 和 IBM 等公司共同开发，以开放源代码的方式托管在 Github 上。
目前官方支持加载 onNX 模型并进行推理的深度学习框架有：Caffe2, PyTorch, MXNet，ML.NET，TensorRT 和 Microsoft CNTK，并且 TensorFlow 也非官方的支持 ONNX。
GitHub 地址：
https://github.com/onnx/onnx
四十四、Seldon star 1.4k fork 296
开源机器学习部署平台 Seldon Core，让机器学习模型可以部署于 Kubernetes 上。Seldon Core 的目标，要让研究人员可以用任何工具包、程序语言建立机器学习模型。
现阶段该工具支持模型包含以 Python 为基础的 TensorFlow、Sklearn，还有 Spark、H2O、R 等知名模型。此外，Seldon Core 也让机器学习模型可支援 REST、gRPC，让使用者可以更简单地整合相关企业应用。
GitHub 地址：
https://github.com/SeldonIO/seldon-core
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取
一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
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四十四、Seldon star 1.4k fork 296
开源机器学习部署平台 Seldon Core，让机器学习模型可以部署于 Kubernetes 上。Seldon Core 的目标，要让研究人员可以用任何工具包、程序语言建立机器学习模型。
现阶段该工具支持模型包含以 Python 为基础的 TensorFlow、Sklearn，还有 Spark、H2O、R 等知名模型。此外，Seldon Core 也让机器学习模型可支援 REST、gRPC，让使用者可以更简单地整合相关企业应用。
GitHub 地址：
https://github.com/SeldonIO/seldon-core
[外链图片转存中…(img-1fzHN8JX-1715085811209)] [外链图片转存中…(img-TdwRCwQp-1715085811209)]
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取