随着机器学习应用的爆炸式增长，模型安全成为重要议题。该项目旨在通过模型签名技术，保障机器学习模型的完整性和来源可追溯性。它利用Sigstore等工具生成模型签名，并提供CLI和API接口，支持多种签名方法（包括Sigstore、公钥和证书）。用户可自行验证模型的完整性，防止模型在训练后被篡改。该项目还与SLSA（Supply chain Levels for Software Artifacts）整合，进一步加强机器学习模型供应链的安全性。
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py3-TTS-Wrapper是一个Python库，它提供了一个统一的接口，可以轻松地与多个文本转语音(TTS)服务集成，例如AWS Polly、Google TTS、Microsoft Azure TTS等。它支持SSML，允许自定义语音、语言、音量、音调和语速，并提供流式播放、文件输出等功能。该库还支持离线引擎，例如eSpeak-NG和PicoTTS。无论你是需要在项目中集成TTS功能，还是想探索不同的TTS引擎，py3-TTS-Wrapper都是一个不错的选择。
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venvstacks是一个Python包，旨在解决机器学习和AI库体积过大，重复安装占用空间的问题。它利用Python的sitecustomize.py特性，将虚拟环境分为运行时层、框架层和应用层，允许应用层共享框架层的依赖，框架层共享运行时层的依赖，从而避免重复安装大型框架如PyTorch和CUDA。venvstacks通过pipx或pip安装，使用pdm管理依赖，并支持平台特定的环境锁定。目前，venvstacks的API尚未稳定，跨层动态库依赖仅在Windows上有效，且构建过程需要在目标平台上执行。
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NumPy 是使用 Python 进行科学计算的基本包，它提供了一个强大的 N 维数组对象、复杂的广播函数、用于集成 C/C++ 和 Fortran 代码的工具，以及有用的线性代数、傅里叶变换和随机数功能。
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