该条目归档了 PyLASP 代码。PyLASP 将 LAMOST 大气参数流水线（LASP）从 IDL 重构为 Python，实现对径向速度、有效温度、表面重力和金属丰度的同步推断。推断时，PyLASP 将模型光谱与高斯展宽核卷积以自动匹配观测分辨率，并采用乘性多项式吸收大尺度形状差异，从而无需事先手动对齐模型与观测光谱分辨率。代码仓库：https://github.com/LiangJunC/PyLASP。

PyLASP 提供两种推断方法：LASP-CurveFit（单条/小批量快速推断）与 LASP-Adam-GPU（面向大规模数据的 PyTorch GPU 并行优化）。两者均支持 No Clean 与 Clean 策略；Clean 会依据模型与观测残差自动掩膜异常像素，降低其对结果的偏置，提高低信噪比或含异常特征光谱的鲁棒性。当前版本适用于 3900–6800 Å 光学光谱，典型分辨率 R<10,000。

PyLASP 需 Python 3.9+，依赖 NumPy、SciPy、Astropy、Pandas、Matplotlib、tqdm、joblib、filelock；GPU 需 PyTorch 与兼容 CUDA 驱动。根目录运行 pip install -e . 完成安装。示例见 PyLASP/tutorial.ipynb。本版本增加了英文代码注释并减少代码冗余。

PyLASP 采用 GPL v3.0 发布；引用时请使用本代码归档 DOI，并同时引用配套论文 “Scalable Stellar Parameter Inference Using Python-based LASP: From CPU Optimization to GPU Acceleration”。

代码贡献者：Jun-Chao Liang。