Machine Learning Ops
MLOps-Pipelines plus sechsstufiges Empfehlungssystem von xAI
Installation
Claude Code: /plugin marketplace add wshobson/agents → /plugin install machine-learning-ops@claude-code-workflows
Model eğitim ve dağıtım hattı kurulurken ya da bir kullanıcı-bağlam çifti için en iyi K öğeyi seçen bir öneri/sıralama sistemi tasarlanırken
- Autor
- Seth Hobson
- Lizenz
- MIT
Der Pipeline-Skill deckt das übliche MLOps-Grundgerüst ab: DAG-Orchestrierung mit Airflow, Dagster oder Kubeflow, Datenversionierung, Experimentverfolgung sowie Canary- und Blue-Green-Rollouts mit Rückfallpfad. Der zweite Skill bildet die von xAI veröffentlichten Stufen Source, Hydrator, Filter, Scorer, Selector und SideEffect des For-You-Algorithmus als eigenständige Neuimplementierung ab. Seine Kernaussage: Bei produktiven Empfehlungssystemen ändert sich meist der Scorer, nicht die Pipeline-Struktur – dieselben sechs Stufen eignen sich daher auch für RAG-Reranking, Benachrichtigungs-Triage oder Alarmpriorisierung. Drei Agenten teilen sich Datenwissenschaft, Modellentwicklung und Betrieb.
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