[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tool-baal-org--baal":3,"similar-baal-org--baal":147},{"id":4,"github_repo":5,"name":6,"description_en":7,"description_zh":8,"ai_summary_zh":8,"readme_en":9,"readme_zh":10,"quickstart_zh":11,"use_case_zh":12,"hero_image_url":13,"owner_login":14,"owner_name":14,"owner_avatar_url":15,"owner_bio":16,"owner_company":17,"owner_location":17,"owner_email":17,"owner_twitter":17,"owner_website":18,"owner_url":19,"languages":20,"stars":32,"forks":33,"last_commit_at":34,"license":35,"difficulty_score":36,"env_os":37,"env_gpu":38,"env_ram":37,"env_deps":39,"category_tags":45,"github_topics":49,"view_count":36,"oss_zip_url":17,"oss_zip_packed_at":17,"status":57,"created_at":58,"updated_at":59,"faqs":60,"releases":61},3130,"baal-org\u002Fbaal","baal","Bayesian active learning library for research and industrial usecases.","Baal 是一个专为科研与工业场景设计的贝叶斯主动学习开源库。在机器学习中，标注数据往往成本高昂且耗时，Baal 旨在解决这一痛点：它让算法能够“主动”识别出哪些未标注数据最具价值，并优先请求人工标注，从而用更少的数据量训练出高性能模型，大幅降低标注成本。\n\n这款工具非常适合机器学习研究人员、数据科学家以及需要优化数据标注流程的开发者使用。无论是学术探索还是生产环境部署，Baal 都提供了成熟的支持。其核心技术亮点在于集成了多种先进的贝叶斯不确定性估计方法，包括蒙特卡洛 Dropout（Monte-Carlo Dropout）、MCDropConnect、深度集成（Deep Ensembles）以及半监督学习策略。通过这些方法，Baal 能有效模拟贝叶斯神经网络的行为，在推理阶段量化模型的置信度，确保选出的数据样本真正有助于提升模型表现。此外，项目背后有扎实的学术论文支撑，并提供了详尽的文档与实用技巧，帮助用户轻松将主动学习落地到实际生产中。","\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg height=15% width=25% src=\"https:\u002F\u002Fi.imgur.com\u002FZdzb2QZ.png\" style=\"max-width: 100%;border-radius: 25%;\">\n  \u003Ch1 align=\"center\">Bayesian Active Learning (Baal)\n   \u003Cbr>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fpythonci.yml\">\n    \u003Cimg alt=\"Python CI\" src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fpythonci.yml\u002Fbadge.svg\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fbaal.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F?badge=latest\">\n    \u003Cimg alt=\"Documentation Status\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fbaal-org_baal_readme_6bf48b3e9a6d.png\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fbaal-world\u002Fshared_invite\u002Fzt-z0izhn4y-Jt6Zu5dZaV2rsAS9sdISfg\">\n    \u003Cimg alt=\"Slack\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fslack-chat-green.svg?logo=slack\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementai\u002Fbaal\u002Fblob\u002Fmaster\u002FLICENSE\">\n    \u003Cimg alt=\"Licence\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-Apache%202.0-blue.svg\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcalendly.com\u002Fbaal-org\u002F30min\">\n    \u003Cimg alt=\"Office hours\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FOffice hours-Calendly-blue.svg\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fbaal\">\n    \u003Cimg alt=\"Downloads\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fbaal-org_baal_readme_21162851b343.png\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\n  \u003C\u002Fh1>\n\u003C\u002Fp>\n\nBaal is an active learning library that supports both industrial applications and research usecases.\n\nRead the documentation at https:\u002F\u002Fbaal.readthedocs.io.\n\nOur paper can be read on [arXiv](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2006.09916). It includes tips and tricks to make active learning\nusable in production.\n\nFor a quick introduction to Baal and Bayesian active learning, please see these links:\n\n- [Seminar with Label Studio](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=HG7imRQN3-k)\n- [User guide](https:\u002F\u002Fbaal.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fuser_guide\u002Findex.html)\n- [Bayesian active learning presentation](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F13UUDsS1rvqDnXza7L0j4bnqyhOT5TDSt\u002Fview?usp=sharing)\n\n*Baal was initially developed at [ElementAI](https:\u002F\u002Fwww.elementai.com\u002F) (acquired by ServiceNow in 2021), but is now independant.*\n\n\n## Installation and requirements\n\nBaal requires `Python>=3.10`.\n\nTo install Baal using pip: `pip install baal`\n\nWe use [Poetry](https:\u002F\u002Fpython-poetry.org\u002F) as our package manager.\nTo install Baal from source: `poetry install`\n\n## Papers using Baal\n\n- [Bayesian active learning for production, a systematic study and a reusable library\n  ](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2006.09916) (Atighehchian et al. 2020)\n- [Synbols: Probing Learning Algorithms with Synthetic Datasets\n  ](https:\u002F\u002Fnips.cc\u002Fvirtual\u002F2020\u002Fpublic\u002Fposter_0169cf885f882efd795951253db5cdfb.html) (Lacoste et al. 2020)\n- [Can Active Learning Preemptively Mitigate Fairness Issues?\n  ](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2104.06879.pdf) (Branchaud-Charron et al. 2021)\n- [Active learning with MaskAL reduces annotation effort for training Mask R-CNN](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2112.06586) (\n  Blok et al. 2021)\n- [Stochastic Batch Acquisition for Deep Active Learning](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2106.12059) (Kirsch et al. 2022)\n- [Combining X-Vectors and Bayesian Batch Active Learning: Two-Stage Active Learning Pipeline for Speech Recognition](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2406.02566) (Kundacina et al. 2025)\n\n# What is active learning?\n\nActive learning is a special case of machine learning in which a learning algorithm is able to interactively query the\nuser (or some other information source) to obtain the desired outputs at new data points\n(to understand the concept in more depth, refer to our [tutorial](https:\u002F\u002Fbaal.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F)).\n\n## Baal Framework\n\nAt the moment Baal supports the following methods to perform active learning.\n\n- Monte-Carlo Dropout (Gal et al. 2015)\n- MCDropConnect (Mobiny et al. 2019)\n- Deep ensembles\n- Semi-supervised learning\n\nIf you want to propose new methods, please submit an issue.\n\nThe **Monte-Carlo Dropout** method is a known approximation for Bayesian neural networks. In this method, the Dropout\nlayer is used both in training and test time. By running the model multiple times whilst randomly dropping weights, we\ncalculate the uncertainty of the prediction using one of the uncertainty measurements\nin [heuristics.py](baal\u002Factive\u002Fheuristics\u002Fheuristics.py).\n\nThe framework consists of four main parts, as demonstrated in the flowchart below:\n\n- ActiveLearningDataset\n- Heuristics\n- ModelWrapper\n- ActiveLearningLoop\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"docs\u002Flearn\u002Fliterature\u002Fimages\u002FBaalscheme.svg\">\n\u003C\u002Fp>\n\nTo get started, wrap your dataset in our _[**ActiveLearningDataset**](baal\u002Factive\u002Fdataset\u002Fpytorch_dataset.py)_ class. This will ensure\nthat the dataset is split into\n`training` and `pool` sets. The `pool` set represents the portion of the training set which is yet to be labelled.\n\nWe provide a lightweight object _[**ModelWrapper**](baal\u002Fmodelwrapper.py)_ similar to `keras.Model` to make it easier to\ntrain and test the model. If your model is not ready for active learning, we provide Modules to prepare them.\n\nFor example, the _[**MCDropoutModule**](baal\u002Fbayesian\u002Fdropout.py)_ wrapper changes the existing dropout layer to be used\nin both training and inference time and the `ModelWrapper` makes the specifies the number of iterations to run at\ntraining and inference.\n\nFinally, _[**ActiveLearningLoop**](baal\u002Factive\u002Factive_loop.py)_ automatically computes the uncertainty and label the most\nuncertain items in the pool.\n\nIn conclusion, your script should be similar to this:\n\n```python\ndataset = ActiveLearningDataset(your_dataset)\ndataset.label_randomly(INITIAL_POOL)  # label some data\nmodel = MCDropoutModule(your_model)\nwrapper = ModelWrapper(model, args=TrainingArgs(...))\nexperiment = ActiveLearningExperiment(\n    trainer=wrapper, # Huggingface or ModelWrapper to train\n    al_dataset=dataset, # Active learning dataset\n    eval_dataset=test_dataset, # Evaluation Dataset\n    heuristic=BALD(), # Uncertainty heuristic to use\n    query_size=100, # How many items to label per round.\n    iterations=20, # How many MC sampling to perform per item.\n    pool_size=None, # Optionally limit the size of the unlabelled pool.\n    criterion=None # Stopping criterion for the experiment.\n)\n# The experiment will run until all items are labelled.\nmetrics = experiment.start()\n```\n\nFor a complete experiment, see _[experiments\u002Fvgg_mcdropout_cifar10.py](experiments\u002Fvgg_mcdropout_cifar10.py)_ .\n\n### Re-run our Experiments\n\n```bash\ndocker build [--target base_baal] -t baal .\ndocker run --rm baal --gpus all python3 experiments\u002Fvgg_mcdropout_cifar10.py\n```\n\n### Use Baal for YOUR Experiments\n\nSimply clone the repo, and create your own experiment script similar to the example\nat _[experiments\u002Fvgg_mcdropout_cifar10.py](experiments\u002Fvgg_mcdropout_cifar10.py)_. Make sure to use the four main parts of Baal\nframework. _Happy running experiments_\n\n### Contributing!\n\nTo contribute, see [CONTRIBUTING.md](.\u002FCONTRIBUTING.md).\n\n### Who We Are!\n\n\"There is passion, yet peace; serenity, yet emotion; chaos, yet order.\"\n\nThe Baal team tests and implements the most recent papers on uncertainty estimation and active learning.\n\nCurrent maintainers:\n\n- [Parmida Atighehchian](mailto:patighehchian@twitter.com)\n- [Frédéric Branchaud-Charron](mailto:frederic.branchaud-charron@gmail.com)\n- [George Pearse](georgehwp26@gmail.com)\n\n### How to cite\n\nIf you used Baal in one of your project, we would greatly appreciate if you cite this library using this Bibtex:\n\n```\n@misc{atighehchian2019baal,\n  title={Baal, a bayesian active learning library},\n  author={Atighehchian, Parmida and Branchaud-Charron, Frederic and Freyberg, Jan and Pardinas, Rafael and Schell, Lorne\n          and Pearse, George},\n  year={2022},\n  howpublished={\\url{https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002F}},\n}\n```\n\n### Licence\n\nTo get information on licence of this API please read [LICENCE](.\u002FLICENSE)\n","\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg height=15% width=25% src=\"https:\u002F\u002Fi.imgur.com\u002FZdzb2QZ.png\" style=\"max-width: 100%;border-radius: 25%;\">\n  \u003Ch1 align=\"center\">贝叶斯主动学习（Baal）\n   \u003Cbr>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fpythonci.yml\">\n    \u003Cimg alt=\"Python CI\" src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fpythonci.yml\u002Fbadge.svg\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fbaal.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F?badge=latest\">\n    \u003Cimg alt=\"Documentation Status\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fbaal-org_baal_readme_6bf48b3e9a6d.png\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fbaal-world\u002Fshared_invite\u002Fzt-z0izhn4y-Jt6Zu5dZaV2rsAS9sdISfg\">\n    \u003Cimg alt=\"Slack\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fslack-chat-green.svg?logo=slack\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementai\u002Fbaal\u002Fblob\u002Fmaster\u002FLICENSE\">\n    \u003Cimg alt=\"Licence\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-Apache%202.0-blue.svg\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcalendly.com\u002Fbaal-org\u002F30min\">\n    \u003Cimg alt=\"Office hours\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FOffice hours-Calendly-blue.svg\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fbaal\">\n    \u003Cimg alt=\"Downloads\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fbaal-org_baal_readme_21162851b343.png\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\n  \u003C\u002Fh1>\n\u003C\u002Fp>\n\nBaal是一个主动学习库，既支持工业应用，也适用于研究场景。\n\n请访问https:\u002F\u002Fbaal.readthedocs.io阅读文档。\n\n我们的论文可在[arXiv](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2006.09916)上查阅。其中包含使主动学习在生产环境中可用的技巧和方法。\n\n如需快速了解Baal及贝叶斯主动学习，请参阅以下链接：\n\n- [与Label Studio的研讨会](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=HG7imRQN3-k)\n- [用户指南](https:\u002F\u002Fbaal.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fuser_guide\u002Findex.html)\n- [贝叶斯主动学习演示文稿](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F13UUDsS1rvqDnXza7L0j4bnqyhOT5TDSt\u002Fview?usp=sharing)\n\n*Baal最初由[ElementAI](https:\u002F\u002Fwww.elementai.com\u002F)开发（于2021年被ServiceNow收购），但如今已独立运营。*\n\n\n## 安装与要求\n\nBaal需要`Python>=3.10`。\n\n使用pip安装Baal：`pip install baal`\n\n我们使用[Poetry](https:\u002F\u002Fpython-poetry.org\u002F)作为包管理器。\n从源码安装Baal：`poetry install`\n\n## 使用Baal的论文\n\n- [面向生产的贝叶斯主动学习：系统性研究与可复用库\n  ](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2006.09916)（Atighehchian等，2020年）\n- [Synbols：利用合成数据集探测学习算法\n  ](https:\u002F\u002Fnips.cc\u002Fvirtual\u002F2020\u002Fpublic\u002Fposter_0169cf885f882efd795951253db5cdfb.html)（Lacoste等，2020年）\n- [主动学习能否预先缓解公平性问题？\n  ](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2104.06879.pdf)（Branchaud-Charron等，2021年）\n- [结合MaskAL的主动学习可减少训练Mask R-CNN的标注工作量](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2112.06586)（Blok等，2021年）\n- [深度主动学习中的随机批次获取](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2106.12059)（Kirsch等，2022年）\n- [结合X-Vectors与贝叶斯批量主动学习：用于语音识别的两阶段主动学习流水线](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2406.02566)（Kundacina等，2025年）\n\n# 什么是主动学习？\n\n主动学习是机器学习的一种特殊情况，在这种情况下，学习算法能够与用户（或其它信息来源）进行交互式查询，以在新的数据点上获得期望的输出。\n（如需更深入地理解这一概念，请参阅我们的[教程](https:\u002F\u002Fbaal.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F)）。\n\n## Baal框架\n\n目前，Baal支持以下几种主动学习方法：\n\n- 蒙特卡洛丢弃法（Gal等，2015年）\n- MCDropConnect（Mobiny等，2019年）\n- 深度集成\n- 半监督学习\n\n如果您希望提出新的方法，请提交一个问题。\n\n**蒙特卡洛丢弃法**是贝叶斯神经网络的一种常用近似方法。在此方法中，Dropout层在训练和测试时均被使用。通过在随机丢弃权重的情况下多次运行模型，我们可以使用[heuristics.py](baal\u002Factive\u002Fheuristics\u002Fheuristics.py)中的不确定性度量之一来计算预测的不确定性。\n\n该框架由四个主要部分组成，如下所示的流程图所示：\n\n- ActiveLearningDataset\n- Heuristics\n- ModelWrapper\n- ActiveLearningLoop\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"docs\u002Flearn\u002Fliterature\u002Fimages\u002FBaalscheme.svg\">\n\u003C\u002Fp>\n\n要开始使用，首先将您的数据集包装到我们的_[**ActiveLearningDataset**](baal\u002Factive\u002Fdataset\u002Fpytorch_dataset.py)_类中。这将确保数据集被划分为`training`和`pool`两个集合。`pool`集合代表尚未标注的部分训练数据。\n\n我们提供了一个轻量级对象_[**ModelWrapper**](baal\u002Fmodelwrapper.py)_，类似于`keras.Model`，以便更轻松地训练和测试模型。如果您的模型尚未准备好用于主动学习，我们还提供了相应的模块来对其进行准备。\n\n例如，_[**MCDropoutModule**](baal\u002Fbayesian\u002Fdropout.py)_包装器会将现有的dropout层改为在训练和推理时均可使用，而`ModelWrapper`则会指定在训练和推理时应运行的迭代次数。\n\n最后，_[**ActiveLearningLoop**](baal\u002Factive\u002Factive_loop.py)_会自动计算不确定性，并对池中不确定性最高的样本进行标注。\n\n综上所述，您的脚本应类似于以下内容：\n\n```python\ndataset = ActiveLearningDataset(your_dataset)\ndataset.label_randomly(INITIAL_POOL)  # 标注部分数据\nmodel = MCDropoutModule(your_model)\nwrapper = ModelWrapper(model, args=TrainingArgs(...))\nexperiment = ActiveLearningExperiment(\n    trainer=wrapper, # Huggingface或ModelWrapper用于训练\n    al_dataset=dataset, # 主动学习数据集\n    eval_dataset=test_dataset, # 评估数据集\n    heuristic=BALD(), # 使用的不确定性启发式方法\n    query_size=100, # 每轮标注多少个样本\n    iterations=20, # 每个样本进行多少次MC采样\n    pool_size=None, # 可选地限制未标注样本池的大小\n    criterion=None # 实验停止条件\n)\n# 实验将持续进行，直到所有样本都被标注完毕。\nmetrics = experiment.start()\n```\n\n完整的实验示例请参阅_[experiments\u002Fvgg_mcdropout_cifar10.py](experiments\u002Fvgg_mcdropout_cifar10.py)_。\n\n### 重新运行我们的实验\n\n```bash\ndocker build [--target base_baal] -t baal .\ndocker run --rm baal --gpus all python3 experiments\u002Fvgg_mcdropout_cifar10.py\n```\n\n### 将Baal用于您自己的实验\n\n只需克隆仓库，并创建一个类似于_[experiments\u002Fvgg_mcdropout_cifar10.py](experiments\u002Fvgg_mcdropout_cifar10.py)_示例的实验脚本。请务必使用Baal框架的四个主要部分。祝您实验顺利！\n\n### 如何贡献！\n\n如需贡献，请参阅[CONTRIBUTING.md](.\u002FCONTRIBUTING.md)。\n\n### 我们是谁！\n\n“这里有激情，也有平静；有宁静，也有情感；有混沌，也有秩序。”\n\nBaal 团队致力于测试和实现关于不确定性估计与主动学习的最新研究成果。\n\n当前维护者：\n\n- [帕米达·阿蒂格赫奇安](mailto:patighehchian@twitter.com)\n- [弗雷德里克·布朗肖-沙龙](mailto:frederic.branchaud-charron@gmail.com)\n- [乔治·皮尔斯](georgehwp26@gmail.com)\n\n### 如何引用\n\n如果您在自己的项目中使用了 Baal，我们非常感谢您能通过以下 BibTeX 格式引用该库：\n\n```\n@misc{atighehchian2019baal,\n  title={Baal, a bayesian active learning library},\n  author={Atighehchian, Parmida and Branchaud-Charron, Frederic and Freyberg, Jan and Pardinas, Rafael and Schell, Lorne\n          and Pearse, George},\n  year={2022},\n  howpublished={\\url{https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002F}},\n}\n```\n\n### 许可证\n\n有关本 API 的许可证信息，请参阅 [LICENCE](.\u002FLICENSE)。","# Baal 快速上手指南\n\nBaal 是一个支持工业应用和研究场景的贝叶斯主动学习（Bayesian Active Learning）库。它通过不确定性估计，帮助模型智能地选择最有价值的数据进行标注，从而降低标注成本并提升模型性能。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows\n*   **Python 版本**：`Python >= 3.10` (必须)\n*   **包管理器**：推荐使用 `pip` 或 `Poetry`\n*   **深度学习框架**：Baal 主要基于 PyTorch 生态构建（需自行安装对应版本的 PyTorch）\n\n> **国内加速建议**：\n> 如果下载依赖较慢，建议使用国内镜像源。\n> *   pip 临时使用清华源：`-i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`\n> *   Poetry 配置清华源：`poetry source add --priority=explicit tsinghua https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`\n\n## 安装步骤\n\n您可以选择通过 pip 直接安装稳定版，或通过源码安装以获取最新功能。\n\n### 方式一：使用 pip 安装（推荐）\n\n```bash\npip install baal\n```\n\n*国内用户加速安装：*\n```bash\npip install baal -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n### 方式二：从源码安装（需 Poetry）\n\n如果您需要修改源码或贡献代码，建议使用 Poetry 管理依赖：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal.git\ncd baal\npoetry install\n```\n\n## 基本使用\n\nBaal 的核心工作流程包含四个主要部分：`ActiveLearningDataset`（数据集包装）、`ModelWrapper`（模型包装）、`Heuristics`（不确定性启发式策略）和 `ActiveLearningLoop`（主动学习循环）。\n\n以下是一个基于 **Monte-Carlo Dropout (MCDropout)** 方法的最小化使用示例：\n\n### 1. 导入必要的模块\n\n```python\nfrom baal.active.dataset import ActiveLearningDataset\nfrom baal.bayesian.dropout import MCDropoutModule\nfrom baal.modelwrapper import ModelWrapper\nfrom baal.active.active_loop import ActiveLearningExperiment\nfrom baal.active.heuristics import BALD\n# 假设您已经有了自己的 PyTorch 模型 (your_model) 和数据集 (your_dataset, test_dataset)\n# 以及训练参数对象 (TrainingArgs)\n```\n\n### 2. 初始化实验流程\n\n```python\n# 1. 包装数据集：自动划分为已标注 (training) 和未标注 (pool) 集合\ndataset = ActiveLearningDataset(your_dataset)\n\n# 随机初始化标注一部分数据作为起始训练集\nINITIAL_POOL = 100 \ndataset.label_randomly(INITIAL_POOL)\n\n# 2. 包装模型：启用 MCDropout，使其在推理阶段也保持 Dropout 以计算不确定性\nmodel = MCDropoutModule(your_model)\n\n# 3. 创建模型包装器：统一管理训练和测试逻辑\nwrapper = ModelWrapper(model, args=TrainingArgs(...))\n\n# 4. 配置并启动主动学习实验\nexperiment = ActiveLearningExperiment(\n    trainer=wrapper,           # 训练器 (支持 Huggingface 或 ModelWrapper)\n    al_dataset=dataset,        # 主动学习数据集\n    eval_dataset=test_dataset, # 独立的测试\u002F验证集\n    heuristic=BALD(),          # 不确定性策略 (例如：BALD, Entropy, Variance)\n    query_size=100,            # 每轮迭代标注的数据量\n    iterations=20,             # 每个样本进行 MC 采样的次数 (用于计算不确定性)\n    pool_size=None,            # (可选) 限制未标注池的大小\n    criterion=None             # (可选) 实验停止条件\n)\n\n# 开始运行：循环执行 \"训练 -> 预测不确定性 -> 选择样本 -> 标注 -> 再训练\"\n# 直到所有池中的数据被标注或满足停止条件\nmetrics = experiment.start()\n```\n\n### 3. 运行结果\n\n`experiment.start()` 执行完毕后，`metrics` 将包含每一轮迭代的性能指标。您可以参考官方仓库中的完整示例 [`experiments\u002Fvgg_mcdropout_cifar10.py`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fexperiments\u002Fvgg_mcdropout_cifar10.py) 来构建更复杂的实验脚本。\n\n### 进阶：使用 Docker 复现官方实验\n\n如果您想快速验证环境或复现论文结果，可以使用 Docker：\n\n```bash\n# 构建镜像\ndocker build [--target base_baal] -t baal .\n\n# 运行 CIFAR-10 示例实验\ndocker run --rm baal --gpus all python3 experiments\u002Fvgg_mcdropout_cifar10.py\n```","某医疗影像初创公司正致力于开发肺结节检测模型，但面临海量未标注 CT 扫描数据与昂贵专家标注成本之间的矛盾。\n\n### 没有 baal 时\n- **盲目标注浪费预算**：团队只能随机抽取数据进行人工标注，导致大量简单、信息量低的样本被重复标记，昂贵的放射科医生时间被严重浪费。\n- **模型收敛缓慢**：由于训练数据缺乏多样性与代表性，模型在关键疑难病例上的准确率提升极慢，需要迭代数十轮才能达到可用标准。\n- **不确定性评估缺失**：无法量化模型对特定图像的“困惑度”，开发人员难以判断哪些数据最值得优先标注，决策全靠经验猜测。\n- **研发与生产脱节**：尝试复现论文中的贝叶斯主动学习算法时，因缺乏工程化封装，代码难以维护且无法直接部署到生产环境。\n\n### 使用 baal 后\n- **智能筛选高价值数据**：利用 baal 内置的蒙特卡洛 Dropout 技术自动计算预测不确定性，精准锁定那些模型最“拿不准”的疑难影像优先送标，标注效率提升 60%。\n- **加速模型迭代**：仅用原本 30% 的标注数据量，模型就在关键指标上达到了同等甚至更高的精度，大幅缩短了研发周期。\n- **量化置信度指导决策**：baal 提供的概率输出让团队清晰看到模型在哪些病灶类型上存在盲区，从而针对性地补充特定场景数据。\n- **无缝落地生产流程**：借助 baal 成熟的工业级接口，团队直接将主动学习流水线集成到现有标注平台，无需重新造轮子即可实现自动化数据闭环。\n\nbaal 通过将前沿的贝叶斯主动学习算法工程化，帮助团队以最低的成本实现了模型性能的最大化突破。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fbaal-org_baal_51a6d042.png","baal-org","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fbaal-org_b1db22b7.jpg","",null,"https:\u002F\u002Fbaal.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org",[21,25,29],{"name":22,"color":23,"percentage":24},"Python","#3572A5",99.4,{"name":26,"color":27,"percentage":28},"Dockerfile","#384d54",0.3,{"name":30,"color":31,"percentage":28},"Makefile","#427819",922,89,"2026-03-20T13:07:15","Apache-2.0",2,"未说明","可选（示例命令中包含 --gpus all，表明支持 GPU 加速，但未强制要求特定型号或显存大小）",{"notes":40,"python":41,"dependencies":42},"该库主要依赖 PyTorch 生态（从 ActiveLearningDataset 和 ModelWrapper 的用法推断），但未在 README 中明确列出具体版本。安装推荐使用 pip 或 Poetry。示例实验提供了 Docker 构建方案以复现环境。",">=3.10",[43,44],"torch (隐含，基于 PyTorch 数据集和模型封装)","Poetry (包管理工具)",[46,47,48],"开发框架","Agent","图像",[50,51,52,53,54,55,56],"active-learning","deep-learning","machine-learning","pytorch","python","bayesian-active-learning","ai","ready","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T05:27:29.824314",[],[62,67,72,77,82,87,92,97,102,107,112,117,122,127,132,137,142],{"id":63,"version":64,"summary_zh":65,"released_at":66},81279,"v2.1.0","* 支持 NumPy 2 及以上版本","2025-06-24T16:30:17",{"id":68,"version":69,"summary_zh":70,"released_at":71},81280,"v2.0.0","针对研究人员带来了体验焕然一新的重大更新：实验 API。\n\n尽管如此，生产环境中的用户同样将受益于 EPIG——主动学习领域的最新 SOTA 方法！\n\n**实验 API**\n全新的实验对象可通过将其简化为一行代码来让您的实验更加便捷。\n\n![实验 API](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fassets\u002F8976546\u002F05aff1e1-5178-4134-9ce3-435883db3ddc)\n\n**EPIG**\n由 @reeshipaul、@Dref360 和 @fbickfordsmith 共同贡献的 EPIG 是贝叶斯主动学习领域的新 SOTA 方法。它相比 PowerBALD 能更准确地估计预测不确定性，并且会考虑已标注的训练集。\n\n![EPIG](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fassets\u002F8976546\u002F5f59728a-09b2-4085-9ffb-0870c59a1f60)\n\n**停止准则**\n这是一个新引入的对象，可在达到标注预算或不确定性\u002F性能趋于平稳时帮助您停止实验。\n\n![停止准则](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fassets\u002F8976546\u002F08bdbbc1-cb57-43f8-849e-e3f715aefc20)\n\n## 破坏性变更\n\n* `ModelWrapper.*_on_dataset` 中的参数大部分已被移至 `TrainingArguments`，并作为 `ModelWrapper` 构造函数的参数传入。更多详情请参阅 [文档](https:\u002F\u002Fbaal.readthedocs.io\u002Fapi\u002Fmodelwrapper\u002F)。\n\n## 变更内容\n* @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F286 中添加了用于循环的停止准则。\n* @reeshipaul、@Dref360 和 @fbickfordsmith 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F293 中添加了 EPIG。\n* @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F294 中向 `ModelWrapper` 添加了参数，以简化常用 API。\n* @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F297 中添加了关于准则的文档。\n* @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F296 中推出了实验 API v2。\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fcompare\u002Fv1.9.2...v2.0.0","2024-06-11T15:47:05",{"id":73,"version":74,"summary_zh":75,"released_at":76},81281,"v1.9.2","## 变更内容\n* 允许 HF 不在内存中复制，由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F281 中实现\n* 运行 poetry.lock，由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F282 中实现\n* 修复日志记录中的拼写错误并升级 structlog，由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F285 中实现\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fcompare\u002Fv1.9.1...v1.9.2","2024-04-04T17:31:05",{"id":78,"version":79,"summary_zh":80,"released_at":81},81282,"v1.9.1","**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fcompare\u002Fv1.9.0...v1.9.1","2023-10-02T19:58:51",{"id":83,"version":84,"summary_zh":85,"released_at":86},81283,"v1.9.0","## 变更内容\n* 由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F263 中处理 NER 使用场景\n* 由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F273 中添加在使用 `replicate_in_memory=True` 和 MCCachingModule 时的警告信息\n* 由 @arthur-thuy 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F276 中为 VGG 模型添加 `weights=None` 参数\n* 修复：由 @arthur-thuy 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F277 中修复随机启发式方法中无池化预测的问题\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fcompare\u002Fv1.8.0...v1.9.0","2023-09-15T21:57:21",{"id":88,"version":89,"summary_zh":90,"released_at":91},81284,"v1.8.0","## 新特性\n\n * MCCachingModule：在蒙特卡洛迭代之间缓存计算结果 [链接](https:\u002F\u002Fbaal.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fnotebooks\u002Fmccaching_layer\u002F)。特别感谢 @pieterblok 引入这一功能！\n * 现在可以在 `ModelWrapper.train_and_test_on_datasets` 中每隔 `x` 个 epoch 进行一次评估了。\n\n\n## 变更内容\n* 由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F241 中修复了 NLP 示例的文档问题。\n* #246 由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F249 中修复了训练不一致的问题。\n* 由 @nitish1295 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F245 中添加了“Baal 生产环境笔记本 | 分类 | NLP | Hugging Face”内容。\n* 由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F253 中增加了 CIFAR10 的代码讲解。\n* 由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F260 中弃用了 `shuffle_prop` 参数，转而推荐使用 PowerSampling。\n* 文档：由 @arthur-thuy 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F267 中修正了指向实验脚本的正确链接。\n* 由 @studentWUR 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F258 中添加了在使用 `train_and_test_on_datasets` 时跳过指定数量 epoch 的设置。\n* 由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F268 中为 MCDropout 添加了缓存机制。\n* 改进了 `get_indices_for_active_step` 函数，通过缓存结果来优化性能，由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F269 中完成。\n\n## 新贡献者\n* @nitish1295 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F245 中完成了首次贡献。\n* @arthur-thuy 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F267 中完成了首次贡献。\n* @studentWUR 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F258 中完成了首次贡献。\n\n## 已废弃功能\n\n我们将弃用 `shuffle_prop` 参数，转而推荐使用 PowerSampling。更多关于 PowerBALD 的信息，请参阅 [这里](https:\u002F\u002Fbaal.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fuser_guide\u002Fheuristics\u002F)！\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fcompare\u002Fv1.7.0...v1.8.0","2023-07-13T22:01:29",{"id":93,"version":94,"summary_zh":95,"released_at":96},81285,"v1.7.0","重磅发布！我们新增了对 `torchmetrics` 的支持，迁移到了 `mkdocs`，并进一步提升了应用的稳定性！\n\n此外，我们还更新了品牌视觉形象，特别感谢 @Donasolo 设计的新版 logo！\n\n## 变更内容\n* 迁移到 GitHub Actions —— @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F212 中完成  \n* 为 `np.clip` 添加 `None` 作为最大值选项 —— @GeorgePearse 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F213 中完成  \n* 为 PyTorch Lightning 分配版本号 —— @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F226 中完成  \n* 更新 README 和 CONTRIBUTING 文件 —— @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F222 中完成  \n* 添加指标日志记录功能 —— @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F223 中完成  \n* 丢弃自定义数据加载器中的多余返回值 —— @bresilla 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F228 中完成  \n* 支持 Python \u003C4 版本 —— @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F233 中完成  \n* 增加对 `torchmetrics` 的支持 —— @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F230 中完成  \n* 当在池中应用数据增强时添加警告 —— @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F229 中完成  \n* 使用 `mkdocs` 替代 Sphinx 构建文档结构 —— @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F225 中完成  \n\n## 新贡献者\n* @GeorgePearse 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F213 中完成了首次贡献  \n* @bresilla 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fpull\u002F228 中完成了首次贡献  \n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaal-org\u002Fbaal\u002Fcompare\u002Fv1.6.0...v1.7.0","2022-10-28T21:55:27",{"id":98,"version":99,"summary_zh":100,"released_at":101},81286,"v1.6.0","## 变更内容\n* 由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F203 中更新了 faq.md\n* #205 由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F206 中添加了来自 Kirsch 等人的随机启发式方法\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fcompare\u002Fv1.5.2...v1.6.0","2022-05-03T12:50:35",{"id":103,"version":104,"summary_zh":105,"released_at":106},81287,"v1.5.2","## 变更内容\n\n* 更好的索引支持 Arrow 数据集，由 @parmidaatg 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F183 中实现\n* 当标签没有标签时，改为抛出错误而不是警告，由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F187 中实现\n* #192 使用 configure 代替 configure_once 来消除警告，由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F193 中实现\n* #190 修复 Lightning 示例的 MRO，并弃用该示例，由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F191 中实现\n* 可以轻松取消模块的打补丁，并将其用作上下文管理器 #198 #194：\n\n```python\nmc_dropout_model = MCDropoutModule(your_model)\n# 这是随机的\npredictions = [mc_dropout_model(input) for _ in range(ITERATIONS)]\n\nmodel = mc_dropout_model.unpatch()\n# 这是确定性的\noutput = model(input)\n\n\n# 上下文管理器\nwith MCDropoutModule(your_model) as model:\n    # 这是随机的\n    predictions = [model(input) for _ in range(ITERATIONS)]\n# 这是确定性的\noutput = model(input)\n```\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fcompare\u002F1.5.1...v1.5.2","2022-04-12T13:02:12",{"id":108,"version":109,"summary_zh":110,"released_at":111},81288,"1.5.1","## 变更内容\n* 修复了一个 bug：数据集无法标注，该问题由 @Dref360 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F178 中解决。\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fcompare\u002F1.5.0...1.5.1","2021-12-17T20:29:34",{"id":113,"version":114,"summary_zh":115,"released_at":116},81289,"1.5.0","## What's Changed\r\n* Split API documentation in multiple files by @Dref360 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F158\r\n* Lightning Flash example by @parmidaatg in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F154\r\n* Add bandit to CircleCI by @Dref360 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F164\r\n* Add Label function to HFDataset @Dref360 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F165\r\n* #161 update query size by @Dref360 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F166\r\n* Same fix in dropconnect and consistent dropout as in dropout by @Dref360 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F172\r\n* Add last_active_step iteration to iterate over the last N active steps. by @Dref360 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F174\r\n\r\n## Deprecated\r\n1. We now deprecate our PL integration in favor of Lightning Flash. More information to come.\r\n2. We renamed `n_data_to_label` to `query_size` to match academic papers notation.\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fcompare\u002F1.4.0...1.5.0","2021-12-13T13:46:51",{"id":118,"version":119,"summary_zh":120,"released_at":121},81290,"1.4.0","## What's Changed\r\n* Support arrowdataset by @parmidaatg in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F142\r\n* Give ability for users to get uncertainty values. by @Dref360 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F144\r\n* #146 Fix issue where at most a single submodule was affected by Dropout by @Dref360 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F147\r\n* #131 Use poetry instead of setup.py by @Dref360 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F148\r\n* #145 Example using MLP on MNIST by @Dref360 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F150\r\n* mlp regression experiment by @parmidaatg in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F152\r\n* #130 Add mypy and step to test imports by @Dref360 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fpull\u002F155\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fcompare\u002Fv1.3.1...1.4.0","2021-10-12T17:54:54",{"id":123,"version":124,"summary_zh":125,"released_at":126},81291,"v1.3.1","Changelog:\r\n* Update pytorch-lightning to > 1.3.0 API\r\n* Make torchvision and huggingface optional dependencies.\r\n* New tutorial on Fairness and how to use Label Studio.","2021-08-03T18:26:58",{"id":128,"version":129,"summary_zh":130,"released_at":131},81292,"v1.3.0","BaaL 1.3.0 is a release focused on UX.\r\n\r\n# Features\r\n\r\n* Initial support for HF Trainer along with tutorials to use HuggingFace.\r\n* Initial support for Semi-supervised learning, we are eager to see what the community will do with such a powerful tool!\r\n* Fixes in ECE computation\r\n\r\n### Documentation\r\n\r\nThe biggest change in this release is the new website along with tons of content.\r\n1. Tutorial on Deep Ensembles #94 \r\n2. Tutorial on NLP Classification #87\r\n3. Tutorial on visualisation.\r\n4. Added a BaaL cheatsheet to translate equations to code easily.\r\n5. Added a list of \"Core papers\" to get new users started in Bayesian deep learning.","2021-03-16T13:48:22",{"id":133,"version":134,"summary_zh":135,"released_at":136},81293,"v1.2.1","## Changelogs\r\n\r\nFeatures\r\n* Initial support for ensembles. Example to come.\r\n* Initial support for Pytorch Lightning. Example [here](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElementAI\u002Fbaal\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fexperiments\u002Fpl_baal_example.py).\r\n\r\nBugfixes\r\n* Fix BALD for binary classification\r\n* Fix Random heuristic for generators\r\n* Fix `to_cuda` for strings.\r\n* Fix a bug where MCDropconnect would not work with DataParallel\r\n\r\nMisc\r\n* Warning when no layers are affected by `patch_layers` in MCDropout, MCDropconnect.","2020-11-03T21:14:13",{"id":138,"version":139,"summary_zh":140,"released_at":141},81294,"v1.2.0","# Changelist for v1.2.0\r\n\r\n* Add DirichletCalibration (Kull et al. 2019), see our [blog post](https:\u002F\u002Fbaal.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Freports\u002Fdirichlet_calibration.html).\r\n* Add ECE Metrics for computing model's calibration.\r\n* Add support for Multi-Input\u002FOutput for ModelWrapper\r\n* Fix BatchBALD to be consistent with the official implementation\r\n* Add ConsistentDropout, where the masks used in MC-Dropout are the same for each input.\r\n\r\n### Important notes\r\n* BaaL is now part of Pytorch Ecosystem!","2020-05-04T14:02:27",{"id":143,"version":144,"summary_zh":145,"released_at":146},81295,"v1.1.0","# BaaL v1.1 release notes\r\n\r\n## Changelog\r\n\r\n* Support for MC-Dropconnect (Mobiny, 2019)\r\n* `ActiveLearningDataset` now has better support for attributes specifics to the pool (see below).\r\n* More flexible support multi-inputs\u002Foutputs in `ModelWrapper`.\r\n    * Can support list of inputs or outputs. \r\n* QoL features on `ActiveLearningDataset`\r\n    * Can use a RandomState and add `load_state_dict`.\r\n* Add `replicate_in_memory` flag to `ModelWrapper`.\r\n    * If False, the MC iterations are done in a for-loop instead of making a batch in memory.\r\n    * (This means `predict_on_batch` would not take up more memory than e.g. `test_on_batch`)\r\n* Add `patience` and `min_epoch_for_es` to `ModelWrapper.train_and_test_on_datasets`.\r\n    * Allows early stopping.\r\n* New [tutorial](https:\u002F\u002Fbaal.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fsklearn_tutorial.html)  on how to use BaaL with scikit-learn. \r\n* Can now combine heuristics for multi-outputs models (see baal.active.heuristics.Combine).\r\n* Fix documentation\r\n\r\n\r\n\r\n### New ActiveLearningDataset\r\n\r\nTo better support new tasks, `ActiveLearningDataset` can now support any attributes to be overrided when the pool is created.\r\n\r\n**Example**:\r\n```python\r\nfrom PIL import Image\r\nfrom torch.utils.data import Dataset\r\nfrom torchvision.transforms import Compose, ToTensor, RandomHorizontalFlip\r\nfrom baal.active.dataset import ActiveLearningDataset\r\n\r\n\r\nclass MyDataset(Dataset):\r\n    def __init__(self):\r\n        self.my_tansforms = Compose([RandomHorizontalFlip(), ToTensor()])\r\n        \r\n    def __len__(self):\r\n        return 10\r\n        \r\n    def __getitem__(self, idx):\r\n        x = Image.open('an_image.png')\r\n        return self.my_tansforms(x)\r\n        \r\nal_dataset = ActiveLearningDataset(MyDataset(),\r\n                                   pool_specifics={\r\n                                   'my_tansforms': ToTensor()\r\n                                   })\r\n                                   \r\n# Now `pool.my_tansforms = ToTensor()`\r\npool = al_dataset.pool\r\n```","2019-11-11T16:23:31",[148,157,166,174,182,195],{"id":149,"name":150,"github_repo":151,"description_zh":152,"stars":153,"difficulty_score":154,"last_commit_at":155,"category_tags":156,"status":57},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[46,48,47],{"id":158,"name":159,"github_repo":160,"description_zh":161,"stars":162,"difficulty_score":36,"last_commit_at":163,"category_tags":164,"status":57},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,"2026-04-05T11:33:21",[46,47,165],"语言模型",{"id":167,"name":168,"github_repo":169,"description_zh":170,"stars":171,"difficulty_score":36,"last_commit_at":172,"category_tags":173,"status":57},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[46,48,47],{"id":175,"name":176,"github_repo":177,"description_zh":178,"stars":179,"difficulty_score":36,"last_commit_at":180,"category_tags":181,"status":57},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[46,165],{"id":183,"name":184,"github_repo":185,"description_zh":186,"stars":187,"difficulty_score":36,"last_commit_at":188,"category_tags":189,"status":57},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[48,190,191,192,47,193,165,46,194],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":196,"name":197,"github_repo":198,"description_zh":199,"stars":200,"difficulty_score":154,"last_commit_at":201,"category_tags":202,"status":57},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[47,48,46,165,193]]