Machine Learning Ops
MLOps hattının yanına, xAI'nin açtığı akış algoritmasından türetilmiş altı aşamalı bir öneri çerçevesi koyuyor.
Kurulum
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
- Geliştirici
- Seth Hobson
- Lisans
- MIT
Hat skill'i MLOps'un olağan omurgasını kapsıyor: Airflow, Dagster ya da Kubeflow üzerinde DAG düzenlemesi, veri sürümleme, deney takibi, canary ve mavi-yeşil yayına alma, geri dönüş yolu. Asıl sıra dışı olan ikinci skill: xAI'nin yayımladığı For You algoritmasındaki Kaynak, Zenginleştirme, Filtre, Skorlama, Seçim ve Yan Etki aşamalarını kodluyor; kod kopyalanmamış, desen bağımsız olarak yeniden yazılmış. Savı şu: üretimdeki öneri sistemlerinin çoğu egzotik modelleme değil tesisat işidir, skorlayıcı değişir ama hattın şekli değişmez. Bu yüzden aynı altı aşama bir RAG yeniden sıralayıcısına, bildirim ayıklamaya ya da uyarı önceliklendirmeye de oturuyor. Üç ajan işi veri bilimi, model mühendisliği ve işletme tarafı arasında bölüyor.
Benzer skill'ler
Astronomer Agent Skills
SkillAstro'yu geliştiren şirketin yayımladığı Airflow veri mühendisliği skill'leri.
Data Engineering
SkillToplu veri yığını için dört skill: Airflow DAG'leri, dbt modelleri, Spark ayarı ve veri kalitesi sözleşmeleri.
MLflow Skills
SkillAjan geliştirmede döngüyü kapatıyor: kur, izle, değerlendir, değiştir, değişikliğin işe yaradığını doğrula.
Yorumlar(0)
Yorum yapmak için giriş yap