yzhao062/pyodटैब्युलर, टाइम सीरीज़, ग्राफ़, टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो डेटा में विसंगति का पता लगाने के लिए एक Python लाइब्रेरी। 60+ डिटेक्टर, बेंचमार्क-समर्थित ADEngine ऑर्केस्ट्रेशन, और AI एजेंटों के लिए एक एजेंटिक वर्कफ़्लो।
.. image:: https://raw.githubusercontent.com/yzhao062/pyod/master/brand/pyod-icon.svg :target: https://pyod.dev :alt: PyOD पारिस्थितिकी तंत्र :width: 84px
PyOD 3: बड़े पैमाने पर एजेंटिक विसंगति डिटेक्शन
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**PyOD एजेंट-तैयार है।** Claude Code और Codex ``od-expert`` कौशल का उपयोग करके ADEngine जाँच-पड़ताल चला सकते हैं, जबकि MCP-संगत एजेंट PyOD के डिटेक्टर ज्ञान और योजना उपकरणों से पूछताछ कर सकते हैं। क्लासिक ``fit``/``predict`` API अपरिवर्तित रहती है।
PyOD 3 विसंगति डिटेक्शन के लिए सबसे व्यापक पायथन लाइब्रेरी है। चार स्तंभ:
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स्तंभ इसका अर्थ
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मल्टी-मॉडल 61 डिटेक्टर टेबुलर, टाइम सीरीज़, ग्राफ़, टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो डेटा पर, एक ही API के साथ
पूर्ण जीवनचक्र एक ही कॉल में कच्चे डेटा से व्याख्यायित विसंगतियों और अगले-चरण मार्गदर्शन तक
एजेंटिक od-expert प्राकृतिक-भाषा अनुरोधों को ADEngine वर्कफ़्लो में बदलता है; MCP अन्य एजेंटों के लिए संरचित उपकरण उजागर करता है
सर्वाधिक उपयोग 46+ मिलियन डाउनलोड; बेंचमार्क-समर्थित रूटिंग (ADBench, TSB-AD, BOND, NLP-ADBench)
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इंस्टॉल ^^^^^^^
कोर लाइब्रेरी (हर एक्टिवेशन पथ के लिए आवश्यक):
.. code-block:: bash
pip install pyod
फिर अपने एजेंट स्टैक से मेल खाने वाला एक्टिवेशन पथ चुनें:
.. code-block:: bash
# 1. Claude Code / Codex — enables the od-expert skill
pyod install skill # Claude Code: user-global (~/.claude/skills/)
pyod install skill --project # Codex: project-local (./skills/, Codex has no user-global dir)
# 2. Any MCP-compatible LLM — requires the optional mcp extra
pip install pyod[mcp]
pyod mcp serve # alias for `python -m pyod.mcp_server`
# 3. Pure Python — no extra step
# from pyod.utils.ad_engine import ADEngine
किसी भी समय pyod info चलाकर संस्करण, डिटेक्टर गणना और प्रत्येक एक्टिवेशन पथ की इंस्टॉल स्थिति देखें। pyod info यह भी पता लगाता है कि आपके पास कौन-सा एजेंट स्टैक इंस्टॉल है (Claude Code के लिए ~/.claude/, Codex के लिए ~/.codex/) और सही इंस्टॉल कमांड की सिफारिश करता है।
conda, सोर्स इंस्टॉल, निर्भरता विवरण और समस्या निवारण के लिए, पूरा इंस्टॉलेशन गाइड <https://pyod.readthedocs.io/en/latest/install.html>__ देखें। v3.0.0 का पुराना pyod-install-skill कमांड अभी भी pyod install skill के उपनाम के रूप में काम करता है।
5 लाइनों में आउटलायर डिटेक्शन (pip install pyod):
.. code-block:: python
from pyod.models.iforest import IForest
clf = IForest()
clf.fit(X_train)
y_train_scores = clf.decision_scores_ # training anomaly scores
y_test_scores = clf.decision_function(X_test) # test anomaly scores
PyOD का उपयोग करने के तीन तरीके:
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स्तर नाम कब उपयोग करें प्रवेश बिंदु
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1 क्लासिक API आप जानते हैं कि आप कौन-सा डिटेक्टर चाहते हैं Layer 1 उदाहरण <https://pyod.readthedocs.io/en/latest/examples/tabular.html>__
2 ADEngine आप चाहते हैं कि PyOD स्वचालित रूप से चयन, तुलना और मूल्यांकन करे Layer 2 वॉकथ्रू <https://pyod.readthedocs.io/en/latest/examples/adengine.html>__
3 एजेंटिक जाँच आप चाहते हैं कि कोई AI एजेंट प्राकृतिक बातचीत के माध्यम से OD चलाए Layer 3 वॉकथ्रू <https://pyod.readthedocs.io/en/latest/examples/agentic.html>__
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स्तर 2 और 3 ADEngine, PyOD के जीवनचक्र ऑर्केस्ट्रेशन कोर द्वारा संचालित हैं। संपूर्ण बहु-टर्न स्तर 3 जाँच प्रक्रिया Claude Code और Codex के लिए od-expert कौशल के माध्यम से उपलब्ध है। MCP सर्वर (python -m pyod.mcp_server) MCP-संगत LLM के लिए दस स्टेटलेस उपकरण उजागर करता है, जिसमें ज्ञान प्रश्न (list_detectors, explain_detector, compare_detectors, get_benchmarks), योजना (profile_data, plan_detection, build_detector), और डिटेक्शन (run_detection, analyze_results, explain_findings) शामिल हैं; स्टेटफुल investigate / iterate MCP उपकरण स्थगित हैं।
.. image:: https://raw.githubusercontent.com/yzhao062/pyod/development/docs/figs/agentic-demo.png :alt: कार्डियोटोकोग्राफी डेटासेट पर PyOD 3 एजेंटिक जाँच डेमो :align: center :width: 720
उपरोक्त आकृति UCI कार्डियोटोकोग्राफी डेटासेट पर एक वास्तविक 5-टर्न एजेंटिक बातचीत दिखाती है। पूरा वॉकथ्रू <https://pyod.readthedocs.io/en/latest/examples/agentic.html>, चलाने योग्य एजेंटिक उदाहरण <https://github.com/yzhao062/pyod/blob/development/examples/agentic_example.py>, या इंटरैक्टिव HTML डेमो <https://htmlpreview.github.io/?https://github.com/yzhao062/pyod/blob/development/examples/agentic_demo.html>__ देखें।