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Architecturer des pipelines de données ML avec Polars et Arrow v1.0.0

Utilisez cette ressource pour concevoir des pipelines de données ML efficaces avec Polars, Arrow et ClickHouse

Nouveau

  • 410 téléchargements
  • 157 mentions J'aime
  • 136 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install polars-arrow-ml-pipelines

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 vous aide à choisir entre Polars et pandas, puis à construire un pipeline qui limite les copies grâce à Arrow. Il propose des modèles d'intégration avec ClickHouse, dont le flux Arrow recommandé. Vous obtenez une architecture et des ordres de grandeur de pic mémoire à comparer.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Architecturer des pipelines de données ML avec Polars et Arrow »

Caractéristiques

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

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Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : arbre de décision Polars ou pandas et architecture sans copie
  • SKILL.md : modèles d'intégration avec ClickHouse
  • references/evolution-log.md : journal des évolutions

Pour qui

  • Votre pipeline ML consomme trop de mémoire avec pandas
  • Vous transférez de gros volumes depuis ClickHouse

Pas pour qui

    Étiquettes

    • polars
    • arrow
    • pipeline
    • clickhouse

    À propos

    Vous dites

    « Conçois le pipeline de mes données d'entraînement : ClickHouse vers Polars, sans copies inutiles. »

    Carte de la skill « Architecturer des pipelines de données ML avec Polars et Arrow »

    Skill publiée par terrylica 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 concevoir des pipelines de données ML efficaces avec Polars, Arrow et ClickHouse
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/evolution-log.md0,7 Ko
    • SKILL.md10,9 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    terrylica
    Source
    github.com/terrylica/cc-skills/tree/0ca36f7260a3eb5de13a1b684509c4ecd5fe819b/plugins/devops-tools/skills/ml-data-pipeline-architecture
    Licence
    MIT

    Notice

    « ml-data-pipeline-architecture » (terrylica, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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