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Databricks MLflow 训练部署流程

databricks-core-workflow-b

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

生产级机器学习流程

Jeffallan/claude-skills

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。

MLflow 生命周期追踪

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

Mlflow 追踪配置

mlflow-tracking-setup

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化协助配置 mlflow 实验追踪，提供最佳实践、生成配置与代码、并校验输出，支持训练流程的数据准备与模型调优。

实验追踪配置助手

setting-up-experiment-tracking

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化配置 MLflow 或 W&B 的实验追踪，设置环境、启动服务，并提供记录参数、指标与产物的代码示例，保持模型训练可复现且便于对比。

LaminDB 生物数据湖仓

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

LaminDB 通过湖仓架构、血缘追踪、标准化验证及本体注释，统一管理 scRNA-seq、空间、流式等生物数据，使其可查询、可追溯、可复现，并与 Nextflow、MLflow、W&B 等工作流和部署体系集成。

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