GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Pipelines MLOps : déploiement, dérive et CI/CD v1.0.0
Utilisez cette ressource pour déployer et surveiller un modèle d'apprentissage automatique
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install ml-model-deployment-monitoringSans 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 choisit la stratégie de déploiement (batch, temps réel, edge, streaming), met en place la surveillance des performances et de la dérive, prévoit les alertes et le versionnage des modèles, puis décrit le pipeline d'intégration continue. Vous obtenez un plan MLOps opérationnel.
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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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : quatre stratégies de déploiement de modèles
- SKILL.md : surveillance, détection de dérive et alertes
- SKILL.md : CI/CD pour modèles, versions et magasin de caractéristiques
Pour qui
- Votre modèle de prédiction se dégrade après quelques mois
- Vous voulez mettre un modèle en production avec une chaîne automatisée
Pas pour qui
Étiquettes
- mlops
- dérive
- déploiement
- ci/cd
À propos
Vous dites
« Propose une stratégie de déploiement temps réel pour notre modèle de détection de fraude, avec alerte sur dérive. »
Skill publiée par monumentalsystems 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 déployer et surveiller un modèle d'apprentissage automatique
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- SKILL.md6,8 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- monumentalsystems
- Source
- github.com/monumentalsystems/atlas-agent-teams/tree/826a409e23fde79a322d8e7680d0a23ff5cad9d5/teams/data-science/skills/mlops-pipelines
- Licence
- MIT
Notice
« mlops-pipelines » (monumentalsystems, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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