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Databricks MLflow 训练部署流程
databricks-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
167
引导机器学习团队在 Databricks 上完成特征工程、MLflow 实验跟踪、模型注册与版本管理,并最终部署模型服务,适合构建生产级流水线。
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生产级机器学习流程
ml-pipeline
Jeffallan/claude-skills
179
打造生产级机器学习流水线,包括实验跟踪、特征平台、DAG 编排与自动重训练,在 MLflow、Kubeflow、Airflow、Feast 等工具协助下实现数据版本管理、超参调优和模型部署。
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MLflow 生命周期追踪
mlflow
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
124
MLflow 提供与框架无关的机器学习生命周期套件,涵盖实验追踪、模型注册版本与阶段管理、指标与工件记录以及多平台部署,帮助团队复现实验并协同交付。
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模型版本管理助手
model-versioning-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
434
提供模型版本管理的自动化指导,涵盖模型服务、监控和生产优化,响应用户关于模型版本管理器的请求。
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LLM 提示工程
prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
167
面向大模型应用,设计、优化并评估提示词,兼顾链路思路、few-shot、系统人格、结构化输出与评测框架,确保准确性与令牌效率,便于量化监控和版本管理。
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Replicate 模型自动化
replicate-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
74
通过 Composio MCP 接入 Replicate,快速查看模型 schema、执行同步或异步预测、上传输入文件、浏览版本并管理预测记录与文件,提升模型操作效率。
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模型版本追踪
tracking-model-versions
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
127
通过model-versioning-tracker插件帮助Claude自动管理AI/ML模型版本、记录性能、跟踪谱系并实现版本检索,适用于需要模型注册或部署支持的场景。
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1
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简体中文
English