GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Suivre des expériences ML avec Weights & Biases v1.0.0
Utilisez cette ressource pour journaliser et comparer des expériences de machine learning
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install ml-experiment-tracking-wandbSans 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 loginL'agent installe W&B, instrumente votre boucle d'entraînement pour enregistrer les métriques et les hyperparamètres, puis configure les sweeps et les artefacts. Vous comparez ensuite les essais dans le tableau de bord.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- MIT
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- Codex
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : installation, connexion et journalisation d'un run
- references/ : artefacts, intégrations et sweeps
Pour qui
- Vous comparez une vingtaine d'essais d'entraînement dispersés dans des fichiers
- Vous voulez lancer une recherche d'hyperparamètres automatisée
Pas pour qui
Étiquettes
- weights & biases
- suivi
- expériences
- sweeps
- mlops
À propos
Vous dites
« Ajoute le suivi W&B à ma boucle PyTorch et lance un sweep sur le taux d'apprentissage. »
Skill publiée par Orchestra Research sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de journaliser et comparer des expériences de machine learning
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/artifacts.md13,1 Ko
- references/integrations.md15,8 Ko
- references/sweeps.md17,3 Ko
- SKILL.md12,4 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- Orchestra Research
- Source
- github.com/nousresearch/hermes-agent/tree/0c74cc682dc81bf78b78a1737b3ee77a820ccb79/optional-skills/mlops/evaluation/weights-and-biases
- Licence
- MIT
Notice
« weights-and-biases » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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