nok/sklearn-porter

O que é?

Recursos principais

• 01Transpila classificadores, regressores e detectores de outliers para sete linguagens.
• 02Converte transformers e pipelines comuns de pré-processamento e seleção de features.
• 03Oferece templates com dados do modelo incluídos, exportados ou combinados.
• 04Disponibiliza uma API Python e uma interface de linha de comando `porter`.
• 05Inclui uma função `test` que compara as previsões convertidas com as do modelo original.

Casos de uso

• Executar um modelo treinado do scikit-learn em um dispositivo embarcado sem Python.
• Adicionar as previsões de um modelo a um backend Java, Go ou PHP sem um serviço Python.
• Executar um classificador no navegador com JavaScript.

Início rápido

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   Instale o pacote com uv

   uv add sklearn-porter
2. 2

   Ou instale-o com pip

   pip install sklearn-porter
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   Treine um modelo do scikit-learn em Python e porte-o com port(clf, language='js')

Antes de usar

• !Requer Python 3.11 ou superior e scikit-learn 1.8 ou superior.
• !Oferece suporte apenas a uma lista fixa de estimadores e transformadores do scikit-learn.

Em coleções

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é sklearn-porter?

Ferramenta Python que transpila modelos e transformers treinados do scikit-learn para código em C, C#, Go, Java, JavaScript, PHP ou Ruby. sklearn-porter recebe um estimator, transformer ou pipeline treinado do scikit-learn e gera código-fonte em C, C#, Go, Java, JavaScript, PHP ou Ruby. O código gerado permite fazer previsões sem um runtime Python, o que é útil em dispositivos embarcados, no navegador ou em aplicações existentes escritas em outra linguagem.

sklearn-porter é gratuito? Qual é a licença?

sklearn-porter é open source sob a licença BSD-3-Clause. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

sklearn-porter ainda é mantido?

Manutenção ativa. O último commit de sklearn-porter foi em 5 de nov. de 2026.

Para que posso usar sklearn-porter?

Executar um modelo treinado do scikit-learn em um dispositivo embarcado sem Python. Adicionar as previsões de um modelo a um backend Java, Go ou PHP sem um serviço Python. Executar um classificador no navegador com JavaScript.

Como instalar sklearn-porter?

Instale o pacote com uv: uv add sklearn-porter Ou instale-o com pip: pip install sklearn-porter Treine um modelo do scikit-learn em Python e porte-o com port(clf, language='js')

Onde consigo sklearn-porter?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/nok/sklearn-porter