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带有该标签的 Skills：mlops

浏览带有该标签的技能列表。

  • machine-learning-ops-ml-pipeline - 基于多 Agent 的 MLOps 机器学习 Pipeline 编排
    mlops机器学习流水线多Agent

    更新于 2026-09-23

    通过多 Agent 协作设计并实现涵盖数据处理、模型训练、生产部署和运维监控的完整机器学习 Pipeline。

    ⚙ 设计数据处理 Pipeline⚙ 实现模型训练工作流⚙ 优化机器学习代码
  • cncf-kubeflow-pipelines-reviewer - 审查 Kubeflow Pipelines 的代码、配置与运维。
    kubeflow-pipelinescncf代码审查devsecops

    ★ 0 · 更新于 2026-09-21

    基于官方文档、仓库依据及 CNCF 分类标准审查并操作 Kubeflow Pipelines。

    ⚙ 审查 Kubeflow Pipelines 代码与配置⚙ 检测已安装版本与部署模型⚙ 检查身份安全与运维边界
  • ml-pipeline-workflow - 端到端 MLOps 流水线编排指南
    mlops数据流水线工作流编排数据准备

    ★ 0 · 更新于 2026-09-18

    提供从数据准备到模型部署的端到端 MLOps 流水线编排与构建指南。

    ⚙ 设计流水线架构⚙ 构建数据准备与特征工程⚙ 编排模型训练任务
  • mlops-best-practices - MLOps 最佳实践指南
    mlops机器学习模型部署模型监控

    ★ 84 · 更新于 2026-06-15

    涵盖模型版本控制、实验追踪、部署、监控和重新训练流程的 MLOps 实践

    ⚙ 追踪实验⚙ 版本管理模型⚙ 部署模型
  • track-ml-experiments - MLflow 实验跟踪配置
    mlflow实验跟踪自动日志制品

    ★ 34 · 更新于 2026-06-15

    配置 MLflow 跟踪服务器，支持自动日志记录、指标对比和制品管理

    ⚙ 设置跟踪服务器⚙ 启用框架自动日志⚙ 记录指标和参数
  • sagemaker - 通过 AWS CLI 管理 Amazon SageMaker
    awssagemaker机器学习mlops

    ★ 3 · 更新于 2026-05-28

    通过 AWS CLI 管理 Amazon SageMaker 笔记本、训练作业、模型、端点和管道。

    ⚙ 列出笔记本实例⚙ 描述笔记本实例⚙ 列出训练作业
  • Deploying Machine Learning Models - 使用自动化工作流程将机器学习模型部署到生产环境
    机器学习部署生产API

    ★ 2,781 · 更新于 2026-02-13

    将训练好的机器学习模型部署到生产环境，通过API提供服务

    ⚙ 分析部署需求⚙ 生成部署代码⚙ 部署到生产环境
  • torchserve-config-generator - 用于ML部署的TorchServe配置生成器
    mlops服务推理监控

    ★ 18 · 更新于 2026-02-12

    为机器学习模型部署生成TorchServe配置文件

    ⚙ 提供逐步指导⚙ 生成生产就绪代码⚙ 生成配置
  • torchserve-config-generator - ML部署的自动化TorchServe配置生成器
    mlops服务化推理监控

    ★ 602 · 更新于 2026-02-12

    自动生成并验证用于机器学习部署的TorchServe配置文件

    ⚙ 生成配置文件⚙ 验证配置标准⚙ 提供逐步指导