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plexe-ai

plexe-ai/plexe

自然言語の指示とデータセットから、LLMエージェントで表形式の機械学習モデルを構築するPythonツール。

代替できる製品:DataRobotH2O Driverless AI

GitHub で見る公式サイト
スター
2,642
フォーク
263
未解決の Issue
18
最終コミット
8 か月前

これは何？

plexeでは、機械学習モデルを自然言語で説明し、表形式のデータセットを指定するだけで、学習済みモデルを生成できます。マルチエージェントシステムがワークフローを担い、データを分析してMLタスクを特定し、評価指標を選び、候補モデルを繰り返し試して適切なモデルを見つけます。

表形式データ向けにXGBoost、CatBoost、LightGBM、Keras、PyTorchをサポートしており、コマンドラインまたはPython関数として実行できます。出力は、アーティファクト、推論コード、入出力スキーマ、評価レポートを含む自己完結型のモデルパッケージで、デプロイ時にplexeへ依存しません。LLMの呼び出しはLiteLLM経由で行われるため、エージェントごとに異なるプロバイダーを利用できます。ただし、プロジェクトで継続的にテストしているのはOpenAIとAnthropicのモデルのみです。

plexeには、PySparkとJavaをあらかじめインストールしたDockerイメージ、YAML設定ファイル、実験結果や探索木を閲覧できるStreamlitダッシュボードも含まれています。

主な機能

  • 01自然言語の指示と、Parquet、CSV、ORC、Avro形式のデータセットから表形式モデルを構築します。
  • 02マルチエージェントのワークフローでデータを分析し、指標を選び、候補モデルを繰り返し試します。
  • 03XGBoost、CatBoost、LightGBM、Keras、PyTorchをサポートします。
  • 04plexeなしでデプロイできる自己完結型のモデルパッケージをエクスポートします。
  • 05LLMの呼び出しをLiteLLM経由で複数のプロバイダーに振り分けられ、エージェントごとに設定できます。
  • 06PySparkを含むDockerイメージと、実験結果を確認できるStreamlitダッシュボードを備えています。

ユースケース

  • 学習コードを書かずに、解約予測や価格予測などの表形式データ向け予測モデルを試作する。
  • 手作業で構築したパイプラインと比較するためのベースラインモデルをすばやく生成する。
  • 学習済みモデルをスタンドアロンのアーティファクトとしてパッケージ化し、別の環境にデプロイする。

トピック

#machine-learning#agentic-ai#llm#automl#tabular-data#mlops#agents#ai#ml#mlengineering

よくある質問

plexe とは？
自然言語の指示とデータセットから、LLMエージェントで表形式の機械学習モデルを構築するPythonツール。 plexeでは、機械学習モデルを自然言語で説明し、表形式のデータセットを指定するだけで、学習済みモデルを生成できます。マルチエージェントシステムがワークフローを担い、データを分析してMLタスクを特定し、評価指標を選び、候補モデルを繰り返し試して適切なモデルを見つけます。
plexe は無料で使えますか？ライセンスは？
plexe は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
plexe は今もメンテナンスされていますか？
半年以上コミットなし。plexe の最終コミットは 2026年3月6日 です。
plexe は何に使えますか？
学習コードを書かずに、解約予測や価格予測などの表形式データ向け予測モデルを試作する。 手作業で構築したパイプラインと比較するためのベースラインモデルをすばやく生成する。 学習済みモデルをスタンドアロンのアーティファクトとしてパッケージ化し、別の環境にデプロイする。
plexe はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/plexe-ai/plexe

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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