Toolverse
Wszystkie skille

agent-data-ml-model

autor: ruvnet

Umiejętność agenta do tworzenia, trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego

Instalacja

Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.

Instalacja

Szybkie info

Autor
ruvnet
Kategoria
Data Science
Wyświetlenia
1

O skillu

Specjalistyczna umiejętność agenta do pracy z modelami ML. Pozwala na tworzenie modeli, preprocessing danych, ewaluację wyników i wdrażanie rozwiązań. Obsługuje pliki Jupyter, skrypty Python oraz popularne formaty danych (CSV, PKL, H5). Agent wymaga zatwierdzenia przed wdrożeniem modelu w produkcji i automatycznie loguje wszystkie operacje.

Jak używać

  1. Aktywuj umiejętność poprzez wpisanie komendy $agent-data-ml-model w kontekście zadania związanego z uczeniem maszynowym, takie jak "train model", "create classifier" lub "build ml pipeline".

  2. Przygotuj swoje dane i kod — umiejętność automatycznie rozpoznaje pliki Jupyter (.ipynb), skrypty treningowe (train.py, model.py) oraz zestawy danych (CSV, JSON, PKL, H5). Upewnij się, że pliki znajdują się w dozwolonych katalogach: data/, models/, notebooks/, src/ml/ lub experiments/.

  3. Opisz zadanie w naturalnym języku — agent zidentyfikuje typ problemu (klasyfikacja, regresja, sieć neuronowa) na podstawie słów kluczowych i automatycznie wybierze odpowiednie narzędzia do pracy z plikami i wykonania kodu.

  4. Agent będzie czytać, edytować i uruchamiać kod w celu przygotowania danych, trenowania modelu i oceny jego wydajności. Maksymalny czas trenowania wynosi 30 minut, a rozmiar pliku danych nie może przekroczyć 100 MB.

  5. Jeśli planujesz wdrożyć model w produkcji lub przeprowadzić duże operacje treningowe, agent poprosi Cię o potwierdzenie przed wykonaniem tych akcji — jest to mechanizm bezpieczeństwa zapobiegający niezamierzonym zmianom.

  6. Przejrzyj szczegółowe logi i fragmenty kodu w odpowiedzi agenta — wszystkie operacje są rejestrowane w trybie verbose, co ułatwia debugowanie i śledzenie procesu.

Podobne skille