共 4 个 skill · 数据来自 GitHub 与精选合集,每日更新
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/13-mlops/mlflow
用 MLflow 追踪 ML 实验、管理带版本的模型注册、部署到生产、复现实验——框架无关的 ML 生命周期平台。
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/13-mlops/swanlab
SwanLab 实验追踪指引。需开源运行追踪、本地或自托管仪表盘、ML 工作流轻量媒体日志时使用。
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/13-mlops/tensorboard
用 TensorBoard(Google 的 ML 可视化工具包)可视化训练指标、用直方图调试模型、比较实验、可视化模型图、剖析性能。
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/13-mlops/weights-and-biases
用 W&B 自动日志追踪 ML 实验、实时可视化训练、用 sweeps 优化超参、管理模型注册——协作式 MLOps 平台。