EpochGo:基于 Ollama 的本地多智能体 AutoML,零 API 成本全离线
Grouchy-Excitement28 · reddit · 2026-10-13
开源项目 EpochGo 用 3 个自主智能体(经 Ollama 跑 qwen2.5-coder:7b,4-bit 约 4.7GB 显存)在本机完成整个表格机器学习流程,零 API 成本、数据不出本地:1) 特征架构师做统计画像、IQR 离群值截断、自动序列化 Scikit-Learn ColumnTransformer 管线;2) 模型锦标赛无偏评估 7 种基线算法(逻辑回归、随机森林、Extra Trees、Gradient Boosting、HistGradientBoosting、XGBoost、CatBoost),取前三做 RandomizedSearchCV 调参;3) 服务智能体动态生成独立 FastAPI 微服务并附带浏览器内预测 playground。工程细节:训练用 asyncio.tothread 后台线程池避免阻塞 WebSocket;LLM 生成代码经 ast.parse 校验并带确定性回退模板。一个实证观察:在小于 5000 样本的小表格数据上,正则化线性基线常胜过重 boosted 树,说明跳过基线锦标赛直接上树集成有风险。MIT 协议,Docker 一键部署。
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