：一个 python 包，允许Python开发者使用不同的大型语言模型(LLM)并通过简单的界面进行提示工程，提供了加载LLM模

：一个 python 包，允许Python开发者使用不同的大型语言模型(LLM)并通过简单的界面进行提示工程，提供了加载LLM模型、嵌入模型和向量数据库的类，以创建带有自己的提示工程和RAG技术的LLM应用。

是一个开源 Python 包，为用户提供了一种简单、高效、安全的方式以透明的方式导出预训练的机器学习模型。这样，导出的模型就可以

是一个开源 Python 包，为用户提供了一种简单、高效、安全的方式以透明的方式导出预训练的机器学习模型。这样，导出的模型就可以在其他环境中使用，跨不同平台传输，并与其他人共享。 Pymilo 允许用户导出使用 scikit-learn 等流行 Python 库训练的模型，然后在部署环境中使用它们，或者在不暴露底层代码或依赖项的情况下共享它们。导出模型的透明度确保了最终用户的可靠性和安全性，因为它消除了二进制或pickle格式的风险。

：一个 Python 包，提供了一个统一的地方来管理 Conda 和 pip 依赖项

：一个 Python 包，提供了一个统一的地方来管理 Conda 和 pip 依赖项 处理 Python 项目中的依赖关系可能具有挑战性，尤其是在处理 Python 和非 Python 包时。当开发人员在多个依赖文件之间切换时，这通常会导致混乱和低效率。 统一依赖文件：使用requirements.yaml或pyproject.toml之一在一个地方管理 Conda 和 Pip 依赖关系。 构建系统集成：与Setuptools和Hatchling集成，以在pip install ./your-package. 一键安装：unidep install轻松处理 Conda、Pip 和本地依赖项。 Monorepo-Friendly：将（多个）requirements.yaml或pyproject.toml文件渲染到一个 Conda文件中，并保持全局和每个子包文件environment.yaml完全一致。conda-lock 特定于平台的支持：指定不同操作系统或架构的依赖关系。 pip-compile集成：requirements.txt从生成完全固定的文件requirements.yaml或pyproject.toml使用pip-compile. 与 集成conda-lock：利用 .conda-lock.yml从（多个）requirements.yaml或pyproject.toml文件生成完全固定的文件conda-lock。 Nerd stats：用 Python 编写，>99% 测试覆盖率，完全类型化，启用所有 Ruff 规则，易于扩展，依赖性最小