semvec/pypi-packages huggingface dataset:
milena-efimenko-17 0.0.1
A short description of the project.
Requires Python: >=3.8

# milena-efimenko-17

<a target="_blank" href="https://cookiecutter-data-science.drivendata.org/">
    <img src="https://img.shields.io/badge/CCDS-Project%20template-328F97?logo=cookiecutter" />
</a>

A short description of the project.

## Project Organization

```
├── LICENSE            <- Лицензия для проекта, если выбрана
├── Makefile           <- Makefile с командами, такими как `make data` или `make train`
├── README.md          <- Основной файл с описанием проекта для разработчиков
├── data
│   ├── raw            <- Исходные, неизменные данные
│   ├── processed      <- Обработанные данные для моделирования
│   └── interim        <- Промежуточные данные после предварительной обработки
│
├── docs               <- Документация проекта, см. www.mkdocs.org для подробностей
│
├── models             <- Обученные и сериализованные модели, прогнозы модели или сводки модели
│
├── notebooks          <- Jupyter ноутбуки. Конвенция именования: номер, инициалы создателя и описание задачи
│
├── pyproject.toml     <- Конфигурационный файл проекта с метаданными для 
│                         инструмента, например, black
│
├── references         <- Документация, словари данных и другие разъясняющие материалы
│
├── reports            <- Сгенерированные отчеты, такие как HTML, PDF, LaTeX и т.д.
│   └── figures        <- Генерированные графики и изображения для отчетности
│
├── requirements.txt   <- Файл зависимостей для воспроизведения среды анализа, например,
│                         сгенерирован с помощью `pip freeze > requirements.txt`
│
├── setup.cfg          <- Конфигурационный файл для flake8
│
└── mlops              <- Исходный код для работы с проектом
    │
    ├── __init__.py             <- Сделает mlops Python-модулем
    │
    ├── config.py               <- Конфигурационные файлы и полезные переменные
    │
    ├── dataset.py              <- Скрипты для загрузки или генерации данных
    │
    ├── features.py             <- Код для создания признаков для моделирования
    │
    ├── modeling                
    │   ├── __init__.py 
    │   ├── predict.py          <- Код для запуска инференса с использованием обученных моделей          
    │   └── train.py            <- Код для обучения моделей
    │
    └── plots.py                <- Код для создания визуализаций

```

--------
DataSpark 0.1.0
A tool for SMEs to harness data analytics

# DataSpark

A Python-based tool for empowering SMEs with data analytics.

## Features

- **Cost-Effective Data Analysis**: Affordable access and scalable plans for all business sizes.
- **Ease of Use for Non-Tech Users**: 
  - User-friendly interface with wizards for all tasks.
  - No-code customization for dashboards and reports.
  - Pre-made templates for common SME analytics.
- **Immediate Insights without Data Expertise**:
  - Automated analysis suggestions based on data characteristics.
  - Clear interpretations in plain business language.
- **Scalability with Simplicity**: 
  - Performance optimization using Dask for larger datasets while maintaining a simple interface.
- **Offline and Local Data Handling**:
  - Full functionality without internet for privacy and remote work.
  - Local data security to enhance control.
- **Quick Onboarding**:
  - Easy installation process.
  - Interactive tutorials within the application.

## Data Handling Module

### Capabilities

- **Data Loading**: Supports CSV, JSON, and Excel formats.
- **Data Saving**: Save data back to CSV, JSON, or Excel.
- **Data Cleaning**: Basic cleaning operations like removing NaN values.
- **Data Merging**: Combine datasets based on common keys.
- **Data Type Conversion**: Convert column types to suit analysis needs.
- **Feature Engineering**: Apply custom transformations or use predefined functions for feature creation.
- **Large Dataset Scaling**: Utilizes Dask for memory-efficient operations on large datasets.

### Usage

```python
from data_handling import load_data, save_data, clean_data, merge_datasets, convert_data_type, apply_feature_engineering

# Load data
df = load_data('path/to/your/file.csv', 'csv')

# Clean data
cleaned_df = clean_data(df)

# Merge data
df_merged = merge_datasets(df1, df2, on='common_column')

# Convert data type
df = convert_data_type(df, 'column_name', 'new_type')

# Apply feature engineering
df = apply_feature_engineering(df, your_feature_engineering_function)

# Scale large datasets
scaled_df = scale_large_dataset(df)
based-cli 0.0.7
A powerful CLI tool for interacting with various AI models
Requires Python: >=3.9
Keywords: ai, anthropic, chatbot, cli, groq, huggingface, mistral, openai

# Based CLI

A powerful CLI tool for interacting with various AI models including OpenAI, Anthropic, Mistral, Groq, and Hugging Face.

## Features

- Multiple AI providers support
- Customizable system prompts
- Chat history management
- Interactive configuration
- Beautiful terminal UI

## Installation

1. Clone the repository:
```bash
git clone <repository-url>
cd based-cli
```

2. Install the package:
```bash
pip install -e .
```

## Usage

1. Login and configure:
```bash
based login
```

2. Start chatting:
```bash
based
```

3. Other commands:
```bash
based config  # Edit configuration
based list    # List saved chats
based delete  # Delete a chat
based clear   # Clear all chats
```

## Available Models

- OpenAI: GPT-4, GPT-4 Turbo
- Anthropic: Claude 3 Sonnet, Claude 3 Opus
- Mistral: Mistral Large, CodeStraal
- Groq: Llama2 70B, Mixtral 8x7B
- Hugging Face: CodeRQween, StarCoder2, CodeLlama

## System Prompts

- Default: General software development assistant
- Code Assistant: Expert programming helper
- Terminal Expert: Command-line specialist
- Debugging Expert: Troubleshooting guide

## Requirements

- Python 3.9 or higher
- API keys for the providers you want to use