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Expérimentation ML, suivi et préparation à la production v1.0.0

Utilisez cette ressource pour mettre en place le suivi des expériences ML et juger si un modèle est prêt pour la production

Nouveau

  • 525 téléchargements
  • 175 mentions J'aime
  • 123 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install ml-experiment-tracking-readiness

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent applique les conventions d'expérimentation : environnement, structure de dépôt, suivi des expériences, abstractions de jeux de données et de modèles, puis une grille de préparation à la production. Vous obtenez une configuration reproductible et une liste de contrôle à passer avant déploiement.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Expérimentation ML, suivi et préparation à la production »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
CC-BY-4.0

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • references/model-experimentation.md : conventions d'expérimentation de modèles
  • references/provenance.md : traçabilité et reproductibilité
  • references/ml-checklists.md : listes de contrôle ML

Pour qui

  • Vous montez un environnement d'expérimentation pour une équipe data
  • Un modèle entraîné doit être évalué avant sa mise en production

Pas pour qui

    Étiquettes

    • apprentissage automatique
    • suivi
    • reproductibilité
    • production
    • modèle

    À propos

    Vous dites

    « Vérifie si notre modèle de scoring est prêt pour la production selon la grille ML. »

    Carte de la skill « Expérimentation ML, suivi et préparation à la production »

    Skill publiée par microsoft sous licence CC-BY-4.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de mettre en place le suivi des expériences ML et juger si un modèle est prêt pour la production
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/ml-checklists.md6,3 Ko
    • references/model-experimentation.md8,3 Ko
    • references/provenance.md6,1 Ko
    • SKILL.md6,8 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    microsoft
    Source
    github.com/microsoft/hve-core/tree/854593cab3f35b3c57035c88794b705b4b64e6a0/.github/skills/data-science-engineering/ml-experimentation
    Licence
    CC-BY-4.0

    Notice

    « ml-experimentation » (microsoft, CC-BY-4.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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