EpochGo 开源：本地 LLM 编排加 Scikit-Learn 离线跑 AutoML

Grouchy-Excitement28 · reddit · 2026-10-17

开源项目 EpochGo 是一个 local-first 的多智能体 AutoML 引擎，针对云端 AutoML 的两大痛点：云 API 成本与表格数据隐私风险（GDPR/DPDP 合规），以及 LLM 数学推理幻觉。

架构：将推理层与执行层分离——

本地 LLM 编排：用 Ollama 跑 qwen2.5-coder:7b，基于列分布、基数、缺失值等 schema 元数据起草特征工程与建模策略，不接触原始数据行。
确定性执行：所有变换与训练由纯 Scikit-Learn Pipeline 完成。
AST 校验：生成的 Python 代码先解析为抽象语法树再执行，防止任意系统命令与数据外泄。
动态部署：K-Fold 交叉验证选出最优管线（XGBoost、随机森林、逻辑回归）后自动生成容器化 FastAPI 端点。

100% 离线运行，16GB 内存消费级硬件（Mac/Linux/Windows）即可，零云端成本。代码开源于 GitHub，作者征求管线隔离设计与高基数类别特征处理的反馈。

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