accelerate：Hugging Face推出的分布式训练与推理加速工具，简化模型在不同硬件上的高效运行。
aiohttp：异步HTTP客户端/服务器框架，支持异步请求处理和Web服务构建。
anyio：异步编程库，提供统一的异步任务管理接口，兼容asyncio和trio。
bigframes：Google推出的大数据处理框架，类似Pandas但支持大规模数据，集成BigQuery。
bigquery-magics：Jupyter笔记本中的魔法命令工具，简化BigQuery数据查询与操作。
blosc2：高性能数据压缩库，用于快速数据压缩与解压，优化存储和传输效率。
datasets：Hugging Face的数据集管理库，提供各类NLP等任务的数据集加载与预处理。
diffusers：Hugging Face的扩散模型库，支持Stable Diffusion等生成式AI模型的部署与使用。
fastai：基于PyTorch的深度学习简化库，提供高层API，降低模型训练门槛。
gcsfs：Google Cloud Storage的文件系统接口，使GCS存储可像本地文件系统一样操作。
google-genai：Google生成式AI的Python客户端，用于访问Gemini等大语言模型API。
gradio：快速构建机器学习模型交互界面的工具，方便模型演示与用户交互。
h2：HTTP/2协议的Python实现库，用于高效的网络通信与数据传输。
huggingface-hub：Hugging Face Hub的客户端工具，管理模型和数据集的上传、下载与版本控制。
imbalanced-learn：处理不平衡数据集的机器学习工具，提供重采样、集成等解决方案。
jax：Google的数值计算库，支持GPU/TPU加速和自动微分，类似NumPy但更高效。
jaxlib：JAX的底层支持库，实现核心计算功能，为JAX提供运行时支持。
keras：跨后端的高层神经网络API，支持TensorFlow、PyTorch等，简化模型构建。
ml-dtypes：机器学习专用数据类型库，提供高精度、低精度等特殊数据类型支持。
openai：OpenAI的Python客户端库，用于调用GPT等模型的API接口。
peft：参数高效微调库，在不训练整个模型的情况下实现大模型的高效微调。
polars：高性能数据处理库，类似Pandas但速度更快，适合处理大规模数据集。
pymc：概率编程库，用于构建贝叶斯模型并进行统计推断。
pyzmq：ZeroMQ的Python绑定，提供高性能消息传递机制，支持多种通信模式。
requests：简洁易用的HTTP库，用于发送各种HTTP请求，处理网络数据交互。
scipy：科学计算库，包含数值积分、优化、统计分析等多种科学计算功能。
sentence-transformers：生成句子嵌入的库，用于语义相似度计算、文本聚类等任务。
tensorboard：机器学习实验可视化工具，用于跟踪训练指标、模型结构等。
tensorflow：Google的深度学习框架，用于构建和训练各类神经网络模型。
tf_keras：TensorFlow中的Keras实现，提供与Keras兼容的API接口。
timm：PyTorch图像模型库，包含多种预训练图像模型，支持计算机视觉任务。
torch：PyTorch深度学习框架，基于动态计算图，适合科研和生产部署。
torchaudio：PyTorch的音频处理库，提供音频加载、特征提取等功能。
torchvision：PyTorch的计算机视觉库，包含数据集、模型和图像变换工具。
transformers：Hugging Face的预训练模型库，支持NLP、CV等多领域模型的使用。
triton：NVIDIA的GPU编程框架，用于开发高性能计算内核，优化GPU利用率。
wandb：Weights & Biases，机器学习实验跟踪工具，记录指标、模型版本等。
xarray：处理带标签的多维数组数据的库，适合气象、海洋等领域的数据分析。
xgboost：高效的梯度提升树库，用于分类、回归等机器学习任务，性能优异。
anywidget：Jupyter widgets简化库，用于快速创建自定义交互组件。
google-adk：Google应用开发工具包，可能用于集成特定Google服务的开发。
mcp：可能是模型检查点管理工具，用于模型训练过程中的 checkpoint 处理。
PyDrive：用于与Google Drive交互的库，支持文件上传、下载、管理等操作。