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llm.rs：Rust 本地训练并导出 ONNX

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AI 综述

hieudoanm 发布 llm.rs，一个用 Rust 构建的本地机器学习训练工具：可从 CSV 训练监督、半监督、无监督和离线强化学习模型，并导出为可移植的 ONNX 模型。它覆盖分类、回归、聚类、异常检测和离线强化学习六类任务，内置逻辑回归、随机森林、KMeans、IsolationForest、Fitted Q-Iteration 等算法，并提供可配置的 MLP。全部流程通过 Docker Compose 在本地运行，无需云账号或基础设施；采用 MIT 许可。作者将其定位为软件演示，不用于生产级 AutoML 或安全关键场景。

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最新进展11月6日 18:27

llm.rs：用 Rust 在本地训练机器学习模型并导出 ONNX

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11月6日

18:27
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llm.rs：用 Rust 在本地训练机器学习模型并导出 ONNX
llm.rs 是一个用 Rust 构建的本地机器学习训练工具，可从 CSV 训练监督、半监督、无监督和离线强化学习模型，并导出为可移植的 ONNX 模型。它支持分类、回归、聚类、异常检测和离线强化学习六类任务，内置逻辑回归、随机森林、KMeans、IsolationForest、Fitted Q-Iteration 等算法，并提供可配置的 MLP。全部流程通过 Docker Compose 在本地运行，无需云账号。

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