EpochGo：基于离线 Ollama LLM 与确定性 Scikit-Learn 管道的本地优先多智能体 AutoML 引擎 [P]

大家好 r/MachineLearning，我想分享一下 EpochGo——一个开源的本地优先 AutoML 系统，旨在解决应用机器学习中的两大瓶颈： 1. **云端 API 推理成本与数据隐私风险**：传统的智能体 ML 框架高度依赖云端 API（如 GPT-4），会产生持续的费用，并存在表格数据泄露的风险（尤其是在 DPDP/GDPR 等企业合规和数据保护法规下，这一点尤为关键）。 2. **LLM 在数学推理中的幻觉问题**：LLM 在线性代数、超参数优化和梯度下降计算等方面经常出错，尤其是在生成原始训练逻辑时，这一点臭名昭著。 **架构** https://i.redd.it/znmjaciji1wh1.gif EpochGo 将推理层与执行层分离： - **本地 LLM 作为编排器**：由 Ollama（`qwen2.5-coder:7b`）驱动，智能体检查列分布、基数和缺失情况，从而起草特征工程和建模策略。 - **确定性 Scikit-Learn 执行**：所有变换和模型拟合均通过纯 Scikit-Learn `Pipeline` 对象执行。LLM 不接触原始数据行，只基于模式元数据进行推理。 - **AST 验证与安全保障**：生成的 Python 代码在执行前会被解析为抽象语法树（AST），以强制安全执行，防止任意系统命令或数据泄露到沙箱之外。 - **动态服务化**：一旦使用隔离的 K 折交叉验证评估出最优管道（XGBoost、随机森林、逻辑回归），引擎会自动生成一个容器化的 FastAPI 端点，可立即用于推理。 该引擎在标准消费级硬件上 100% 离线运行（Mac/Linux/Windows，16GB 内存），零云计算成本。 **代码与架构**：https://github.com/AryanDinakaran/EpochGo 非常期待大家对管道隔离设计的反馈，以及在离线处理高基数分类数据时可能遇到的任何边界情况！