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MLflow 3 : journalisation et registre de modèles v1.0.0

Utilisez cette ressource pour journaliser, enregistrer et promouvoir des modèles avec MLflow 3

Nouveau

  • 498 téléchargements
  • 156 mentions J'aime
  • 109 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install mlflow-3-model-lifecycle

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 remplace les usages de MLflow 2 (étapes de registre, artifact_path, pickle) par les idiomes de MLflow 3 : LoggedModel, alias et évaluation. Vous obtenez un cycle de vie de modèle reproductible, de l'entraînement à la mise en production.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « MLflow 3 : journalisation et registre de modèles »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

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Tout voir

Ce que vous obtenez

  • AGENTS.md : règles par catégorie, de la journalisation à l'évaluation
  • references/log-name-not-artifact-path.md : nom plutôt que artifact_path ; references/eval-gate-with-validate-evaluation-results.md : barrière d'évaluation

Pour qui

  • Vos modèles sont enregistrés avec des étapes de registre dépréciées
  • Vous voulez bloquer une mise en production si les métriques baissent

Pas pour qui

    Étiquettes

    • mlflow
    • mlops
    • registre
    • modèles

    À propos

    Vous dites

    « Enregistre ce modèle scikit-learn dans MLflow 3 et ajoute un alias de production. »

    Carte de la skill « MLflow 3 : journalisation et registre de modèles »

    Skill publiée par pproenca sous licence MIT. 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 journaliser, enregistrer et promouvoir des modèles avec MLflow 3
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • AGENTS.md7,6 Ko
    • assets/templates/_template.md0,9 Ko
    • LICENSE1,1 Ko
    • metadata.json2,6 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/_sections.md3,7 Ko
    • references/env-bundle-custom-code-paths.md1,4 Ko
    • references/env-generated-files-drive-serving.md1,2 Ko
    • references/eval-gate-with-validate-evaluation-results.md1,5 Ko
    • references/eval-models-evaluate-split.md1,2 Ko
    • references/log-input-example-infers-signature.md1,6 Ko
    • references/log-link-metrics-search-models.md1,4 Ko
    • references/log-models-are-not-run-artifacts.md1,5 Ko
    • references/log-name-not-artifact-path.md1,2 Ko
    • references/log-register-at-log-time.md1,2 Ko
    • references/log-serialization-defaults-changed.md1,6 Ko
    • references/reg-aliases-not-stages.md1,5 Ko
    • references/reg-gate-state-in-tags.md1,2 Ko
    • references/reg-per-environment-registered-models.md1,6 Ko
    • references/reg-resolve-by-alias-not-latest-versions.md1,2 Ko
    • references/reg-webhooks-oss-deployment-jobs-not.md1,4 Ko
    • references/serve-build-docker-for-clusters.md1,2 Ko
    • references/serve-fastapi-scoring-server-only.md1,1 Ko
    • references/serve-invocations-payload-keys.md1,2 Ko
    • references/serve-predict-before-deploy.md1,2 Ko
    • references/track-autolog-input-examples-off.md1,1 Ko
    • references/track-default-is-sqlite-not-mlruns.md1,4 Ko
    • references/track-proxied-artifacts-one-credential.md1,5 Ko
    • references/track-server-needs-database-backend.md1,4 Ko
    • references/track-telemetry-on-by-default.md1 Ko
    • SKILL.md8,9 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    pproenca
    Source
    github.com/pproenca/dot-skills/tree/cf93c57cac89d6fc3e4194686000411567f5caf3/skills/.experimental/mlflow-3
    Licence
    MIT

    Notice

    « mlflow-3 » (pproenca, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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