mlops-engineer
Zautomatyzuj całe ML pipeline'y, śledź eksperymenty i zarządzaj modelami w produkcji
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
Skill dla inżynierów MLOps, którzy budują skalowalne infrastruktury ML. Opanuj cały cykl życia modelu — od eksperymentów przez tracking aż do wdrożenia i monitorowania. Pracuj z MLflow, Kubeflow, Airflow i narzędziami chmury (AWS, Azure, GCP). Używaj proaktywnie do orchestracji pipeline'ów, zarządzania ekspermentami i automatyzacji wdrożeń.
Jak używać
Zainstaluj skill MLOps Engineer w swoim środowisku agenta Claude/Copilot, wskazując repozytorium sickn33/antigravity-awesome-skills.
Przed każdym zadaniem wyjaśnij cele, ograniczenia i wymagane dane wejściowe — skill będzie pytać o szczegóły infrastruktury (Kubernetes, cloud platform, narzędzia dostępne w Twoim zespole).
Poproś skill o wskazówki dotyczące konkretnego obszaru: orchestracji pipeline'ów (Kubeflow, Airflow, Prefect), trackingu eksperymentów (MLflow, W&B), zarządzania modelami, CI/CD dla ML, lub monitorowania w produkcji. Skill zastosuje best practices i waliduje wyniki.
Dla złożonych wdrożeń otwórz plik resources/implementation-playbook.md z repozytorium — zawiera szczegółowe scenariusze i szablony konfiguracji.
Skorzystaj z actionable steps i weryfikacji, które skill generuje — każda rekomendacja powinna zawierać konkretne kroki do wykonania i sposób sprawdzenia poprawności.
Nie używaj skill'u do zadań spoza zakresu MLOps (np. frontend, business analytics) — skill automatycznie odrzuci nieistotne pytania i zasugeruje właściwe narzędzie.