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🤗 Datasets是一个用于轻松访问和共享AI数据集的库，支持音频、计算机视觉和自然语言处理任务。

Orbax是Google开发的JAX训练工具集，提供检查点管理和模型导出功能，专为多主机、多设备环境设计。

Blackjax是一个基于JAX的采样器库，提供快速、稳健且经过充分测试的采样算法，适用于CPU和GPU计算。

NumPyro是基于NumPy的概率编程库，提供灵活的贝叶斯建模和推理功能，支持多种机器学习算法。

Optax是一个用于JAX的梯度处理和优化库，为优化参数模型（如深度神经网络）提供可组合的构建块。

Optimistix是一个基于JAX和Equinox的非线性优化库，提供根查找、最小化、固定点和最小二乘等求解器。

Lineax是一个JAX库，用于线性求解和线性最小二乘法，支持PyTree值矩阵和向量操作。

Diffrax是一个基于JAX的数值微分方程求解器库，提供ODE/SDE/CDE等多种微分方程求解功能。

Flax是一个用于JAX的神经网络库，为研究人员和开发者提供灵活的用户体验，使JAX在神经网络应用中的全部能力得以发挥。

Equinox是一个基于JAX的深度学习库，提供PyTorch风格的神经网络构建语法和丰富的PyTree操作功能，兼容整个JAX生态系统。

Bokeh是一个Python库，用于为现代Web浏览器创建交互式可视化图表，无需编写JavaScript即可构建从简单图表到复杂仪表板的可视化应用。

HoloViz是一套用于简化Python中浏览器数据可视化的高级工具集合，提供协调一致的可视化解决方案。

VisPy是一个高性能的交互式2D/3D数据可视化库，利用现代GPU的计算能力通过OpenGL库来显示超大数据集。

PyVista是一个用于3D可视化和网格分析的Python库，提供对VTK（可视化工具包）的高级Python接口，简化了复杂空间数据集的3D绘图。

Eclipse DeepLearning4J是一个用于在JVM上运行深度学习的工具套件，支持Java训练模型并与Python生态系统互操作。

一个开源的Python工作流编排平台，专为数据工程、机器学习和AI代理设计，提供生产就绪的自动化解决方案。

XGBoost是一个优化的分布式梯度提升库，设计为高效、灵活且可移植的机器学习算法库，在梯度提升框架下实现机器学习算法。

LightGBM是一个基于梯度提升决策树的机器学习框架，具有训练速度快、内存占用低、准确率高、支持并行和分布式学习等优势。

Yellowbrick是一个基于Scikit-Learn的机器学习可视化库，扩展了Scikit-Learn API，使模型选择和超参数调优更加容易。

ELI5是一个Python库，用于可视化和调试各种机器学习模型，提供统一的API来解释黑盒模型。