GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
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Utilisez cette ressource pour déployer un modèle de machine learning et le superviser en production
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Gratuit
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install production-ml-model-servingSans 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 conçoit le service d'inférence, prépare les variables, optimise l'inférence, puis met en place les tests A/B et la supervision. Il s'appuie sur PyTorch 2.x, TensorFlow et les outils courants de déploiement ML.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Vous dites
« Déploie ce modèle PyTorch derrière une API d'inférence, avec supervision et tests A/B. »

Skill publiée par rmyndharis sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Référencée sans modification
« ml-engineer » (rmyndharis, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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