Machine Learning Ops
Pipelines MLOps e um framework de recomendação em seis etapas
Instalação
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
- Licença
- MIT
A skill de pipeline cobre a base de MLOps: orquestração de DAGs com Airflow, Dagster ou Kubeflow, versionamento de dados, acompanhamento de experimentos e implantações canary ou blue-green com rollback. A segunda skill implementa de forma independente as etapas Source, Hydrator, Filter, Scorer, Selector e SideEffect do algoritmo For You publicado pela xAI, partindo da ideia de que, em sistemas de recomendação reais, o scorer muda, mas a estrutura do pipeline permanece. As mesmas seis etapas podem atender a um reranqueador RAG, uma fila de triagem de notificações ou a priorização de alertas, com três agentes dividindo ciência de dados, engenharia de modelos e operações.
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