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Smile
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AI工具

Smile

基于 Java · 开源免费，本地部署，数据完全自主可控
英文名：smile
⭐ 6.4k Stars 🍴 1.1k Forks 💻 Java 📄 NOASSERTION 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
机器学习数据科学Java
🌐 访问官网
✦ AI Skill Hub 推荐

Smile 是 AI Skill Hub 本期精选AI工具之一。已获得 6.4k 颗 GitHub Star，综合评分 8.0 分，整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。

📚 深度解析

Smile 是一款基于 Java 的开源工具，在 GitHub 上收获 6k+ Star，是机器学习、数据科学、Java领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明，你可以审计每一行代码的安全性，也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS？**
对于个人开发者和有隐私需求的用户，本地部署的开源工具意味着数据不离本机，不受第三方服务商的数据政策约束。同时，开源工具通常没有使用次数限制和月度费用，一次安装即可长期使用，对于高频使用场景的总拥有成本（TCO）远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
Smile 依赖 Java 运行环境。建议通过 pyenv（Python）或 nvm（Node.js）管理 Java 版本，避免全局环境污染。对于新手用户，推荐先创建虚拟环境（python -m venv venv && source venv/bin/activate），再安装依赖，这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始，不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues（已关闭的问题），大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时，提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例，能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 Smile 的版本更新，及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

Smile 是一款基于 Java 开发的开源工具，专注于 机器学习、数据科学、Java 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 6.4k
开发语言
Java
支持平台
Windows / macOS / Linux / Android
维护状态
持续维护，定期更新
开源协议
NOASSERTION
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
AI工具
Forks
1.1k

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Smile 是一款基于 Java 开发的开源工具，专注于 机器学习、数据科学、Java 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 开源免费，支持本地部署，数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区，持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例，新手友好
  • 支持自定义配置，灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行，保护数据隐私，满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统，扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。
安装命令
# 克隆仓库
git clone https://github.com/haifengl/smile
cd smile

# 查看安装说明
cat README.md

# 按 README 完成环境依赖安装后即可使用
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
smile --help

# 基本运行
smile [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/haifengl/smile
以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# smile 配置说明
# 查看配置选项
smile --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量（覆盖配置文件）
export SMILE_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 69/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

Statistical Machine Intelligence & Learning Engine <img align="left" width="40" src="/website/src/images/smile.jpg" alt="SMILE">

Maven Central CI

SMILE (Statistical Machine Intelligence & Learning Engine) is a comprehensive, high-performance machine learning framework for the JVM. SMILE v5+ requires Java 25; v4.x requires Java 21; all previous versions require Java 8. SMILE also provides idiomatic APIs for Scala and Kotlin. With advanced data structures and algorithms, SMILE delivers state-of-the-art performance across every aspect of machine learning.

---

Features

AreaHighlights
**LLM**LLaMA-3 inference, tiktoken BPE tokenizer, OpenAI-compatible REST server, SSE chat streaming
**Deep Learning**LibTorch/GPU backend, EfficientNet-V2 image classification, custom layer API
**Classification**SVM, Decision Trees, Random Forest, AdaBoost, Gradient Boosting, Logistic Regression, Neural Networks, RBF Networks, MaxEnt, KNN, Naïve Bayes, LDA/QDA/RDA
**Regression**SVR, Gaussian Process, Regression Trees, GBDT, Random Forest, RBF, OLS, LASSO, ElasticNet, Ridge
**Clustering**BIRCH, CLARANS, DBSCAN, DENCLUE, Deterministic Annealing, K-Means, X-Means, G-Means, Neural Gas, Growing Neural Gas, Hierarchical, SIB, SOM, Spectral, Min-Entropy
**Manifold Learning**IsoMap, LLE, Laplacian Eigenmap, t-SNE, UMAP, PCA, Kernel PCA, Probabilistic PCA, GHA, Random Projection, ICA
**Feature Engineering**Genetic Algorithm selection, Ensemble selection, TreeSHAP, SNR, Sum-Squares ratio, data transformations, formula API
**NLP**Sentence / word tokenization, Bigram test, Phrase & Keyword extraction, Stemmer, POS tagging, Relevance ranking
**Association Rules**FP-growth frequent itemset mining
**Sequence Learning**Hidden Markov Model, Conditional Random Field
**Nearest Neighbor**BK-Tree, Cover Tree, KD-Tree, SimHash, LSH
**Numerical Methods**Linear algebra, numerical optimization (BFGS, L-BFGS), interpolation, wavelets, RBF, distributions, hypothesis tests
**Visualization**Swing plots (scatter, line, bar, box, histogram, surface, heatmap, contour, …) and declarative Vega-Lite charts

---

Installation

Quick Start

import smile.classification.RandomForest;
import smile.data.formula.Formula;
import smile.io.Read;

// Load data
var data = Read.csv("src/test/resources/iris.csv");

// Train a random forest
var forest = RandomForest.fit(Formula.lhs("species"), data);

// Predict
int label = forest.predict(data.get(0));
System.out.println("Predicted class: " + label);

For deep learning and LLM examples, see deep/README.md. For visualization examples, see plot/README.md.

---

`scala/` — Scala API

Idiomatic Scala shim — concise wrappers, symbolic operators, Scala collections integration
DocumentTopics
[README](scala/README.md)API overview, smile.classification, smile.regression, smile.clustering, smile.plot in Scala

`kotlin/` — Kotlin API

Idiomatic Kotlin shim — extension functions, named parameters, builder DSLs
DocumentTopics
[README](kotlin/README.md)API overview, extension functions, Kotlin-style builders
[packages.md](kotlin/packages.md)Full package-by-package listing of all Kotlin extension functions

Module Map

Each module has its own detailed user guide. Click the README link for the module overview, or drill into individual topic guides.

`spark/` — Apache Spark Integration

Use SMILE models inside Spark ML pipelines
DocumentTopics
[README](spark/README.md)SmileTransformer, SmileClassifier, SmileRegressor; training and scoring in Spark DataFrames

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🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-05

Smile是一个高质量的开源AI工具

📚 实用指南（长尾问题）
适合谁
  • 需要 smile 解决具体问题的开发者与运营人员
最佳实践
  • 先在测试环境跑通最小用例，再接入生产数据
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
部署方案
  • 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
相关搜索
smile 中文教程smile 安装报错怎么办smile 与同类工具对比smile 最佳实践smile 适合谁用

⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要 smile 解决具体问题的开发者与运营人员
⭐ 最佳实践
  • 先在测试环境跑通最小用例，再接入生产数据
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）

👥 适合人群

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 使用场景

  • 本地部署运行，保护数据隐私，满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统，扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +GitHub 6.4k Star，社区高度认可
  • +完全开源免费，无授权费用
  • +本地部署，数据完全自主可控
  • +开发者社区支持，遇问题可查可问
⚠️ 不足
  • −安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • −功能完整性通常不如成熟商业产品
  • −技术支持主要依赖开源社区，响应速度不稳定
⚠️ 使用须知

该工具使用 NOASSERTION 协议，商用场景请仔细阅读协议条款，必要时咨询法律意见。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

📄 NOASSERTION — 请查阅原始协议条款了解具体使用限制。

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❓ 常见问题 FAQ

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原始名称 smile
原始描述 开源AI工具：Statistical Machine Intelligence & Learning Engine。⭐6.4k · Java
Topics 机器学习数据科学Java
GitHub https://github.com/haifengl/smile
License NOASSERTION
语言 Java
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/haifengl/smile 🌐 官方网站  https://haifengl.github.io

收录时间：2026-06-05 · 更新时间：2026-06-05 · License：NOASSERTION · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。