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experiment-tracking

Audit ML experiment tracking infrastructure for reproducibility gaps, parameter logging completeness, metric capture, artifact management, and pipeline orchestration. Covers MLflow, Weights and Biases, DVC, Sacred, Neptune, Hydra configs, model registries, and produces a reproducibility scorecard (0-30) with actionable fixes for data science teams.

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Atualizado há 4 meses

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/plugin marketplace add tinh2/skills-hub-registry

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TARGET: $ARGUMENTS

If arguments are provided, use them to focus the analysis (e.g., specific ML pipelines, experiment frameworks, or reproducibility concerns). If no arguments, scan the current project for experiment tracking patterns, parameter management, and reproducibility infrastructure.

============================================================ PHASE 1: EXPERIMENT INF

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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