GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Suivi d'expériences ML et sweeps avec Weights & Biases v1.0.0
Utilisez cette ressource pour suivre vos expériences ML et optimiser les hyperparamètres avec Weights & Biases
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install wandb-experiment-trackingSans 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 intègre W&B à votre boucle d'entraînement, journalise métriques et hyperparamètres, puis configure des sweeps pour explorer les réglages et versionner artefacts et modèles. Vous obtenez des courbes comparables d'un run à l'autre et un historique reproductible.
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
- Cursor
- et 3 autres
Ce que vous obtenez
- SKILL.md : installation, connexion et suivi d'une expérience
- references/sweeps.md : optimisation d'hyperparamètres
- references/artifacts.md : gestion des artefacts et du registre
Pour qui
- Vous comparez plusieurs runs et ne retrouvez plus vos réglages
- Vous voulez lancer une recherche d'hyperparamètres en équipe
Pas pour qui
Étiquettes
- wandb
- suivi
- hyperparamètres
À propos
Vous dites
« Ajoute W&B à mon script PyTorch et lance un sweep sur le taux d'apprentissage. »
Skill publiée par davila7 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 suivre vos expériences ML et optimiser les hyperparamètres avec Weights & Biases
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/artifacts.md13,7 Ko
- references/integrations.md16,5 Ko
- references/sweeps.md18,1 Ko
- SKILL.md12,8 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- davila7
- Source
- github.com/davila7/claude-code-templates/tree/f57964ebda91cdfb31755661ecea9395f30020f1/cli-tool/components/skills/ai-research/mlops-weights-and-biases
- Licence
- MIT
Notice
« mlops-weights-and-biases » (davila7, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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