每个推荐都保留与其仓库、审计和安装路径的明确关联。
A fast, distributed, high performance gradient boosting (GBT, GBDT, GBRT, GBM or MART) framework based on decision tree algorithms, used for ranking, classification and many other machine learning tasks.
QuantMind 开源版 是一款面向个人量化研究者的本地化金融量化交易平台，基于微软 Qlib 量化框架构建，提供从模型训练，回测，推理，实盘交易的完整研究闭环。 平台深度集成 LightGBM 等主流机器学习模型，支持 146 维量化因子训练与推理，用户可快速构建 Alpha 策略并在历史数据上验证效果。核心功能涵盖智能策略生成、模型训练、回测中心、QuantBot 助手及多模型管理，全部功能无使用限制。 开源版采用本地单机部署，通过 docker compose 一键启动，无需依赖云服务，数据与模型完全本地化，保障研究隐私。适合个人开发者、学术研究者及小团队进行量化策略原型验证与二次开发，是进入金融量化领域的理想起点。
Ollama for classical ML models. AOT compiler that turns XGBoost, LightGBM, scikit-learn, CatBoost & ONNX models into native C99 inference code. One command to load, one command to serve. 336x faster than Python inference.
Compiler for LightGBM gradient-boosted trees, based on LLVM. Speeds up prediction by ≥10x.
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