工程开发数据分析自动化
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构建并编排从数据准备、模型训练、验证到自动化部署的端到端 MLOps 管线。
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构建并编排从数据准备、模型训练、验证到自动化部署的端到端 MLOps 管线。
根据 litellm 注册表审核并同步 assets.py 中的支持 LLM 模型列表。
提供论文复现的系统性方法论,支持数据清洗、统计验证、样本筛选及自动化产出学术复现报告(Markdown 与 LaTeX)。
自动化质量保证系统,根据定义的检查清单验证 PB-000 市场研究工作流程中的 Markdown 交付物。
为 OpenClaw 技能开发提供多代理迭代优化与品质把关,通过标准化测试与生命周期管理提升技能效能。
架构与优化生产级别的 RAG 系统。精通嵌入模型、向量数据库、分块策略及检索管线,提升 LLM 应用的精确度。
进阶提示词改写与优化服务。分析提示词的清晰度、具体性与结构,提供可执行的优化建议、多种变体选项,并教授提示工程的最佳实践。
PolicyEngine 代码库的标准审查模式、验证清单与质量基准。
分析本地硬件 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 并获取优化的本地 LLM 模型推荐、量化设置与性能预估。
用于部署、管理和监控 DataRobot 模型的工具,包含预测环境配置、冠军/挑战者模型工作流程以及部署操作。
通过价值、易用性、可行性与运营可行性四个维度,利用多角度批判性思维对现有产品功能进行风险假设评估与压力测试。
分析与稽核 Excel 电子表格,以理清逻辑、识别公式错误、检测风险,并为遗留或未知的文档生成说明文件。