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ml-experiment-tracker

Plan reproducible ML experiment runs with explicit parameters, metrics, and artifacts. Use before model training to standardize tracking-ready experiment definitions.

9estrelas
Atualizado há 8 meses

Ver no GitHub ↗ Licença: Apache-2.0

Como adicionar

/plugin marketplace add 0x-Professor/Agent-Skills-Hub

O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.

Para o autor da skill

Cole no README do seu repo

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[![Skillteca](https://www.skillteca.com.br/api/badge/ml-experiment-tracker/svg)](https://www.skillteca.com.br/skills/ml-experiment-tracker)

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ML Experiment Tracker

Overview

Generate structured experiment plans that can be logged consistently in experiment tracking systems.

Workflow

  1. Define dataset, target task, model family, and parameter search space.
  2. Define metrics and acceptance thresholds before training.
  3. Produce run plan with version and artifact expectations.
  4. Export the run plan for execution in tracking tools.

Use Bundled Resources

  • Run scripts/build_experiment_plan.py to generate consistent run p

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

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