mlops-mlflow — скилл для Claude Code: трекинг ML-экспериментов

Что делает mlops-mlflow

Скилл описывает MLflow как платформу жизненного цикла ML и показывает, как встроить её в работу агента. Внутри — примеры на Python: запуск прогона через mlflow.start_run(), логирование параметров, метрик и артефактов, сохранение моделей из PyTorch, scikit-learn, Keras и HuggingFace Transformers.

Отдельный блок про автотрекинг: mlflow.autolog() или вызов вида mlflow.sklearn.autolog() сами записывают гиперпараметры, метрики и модель, включая длительность обучения. Есть раздел про реестр моделей с версионированием и переходами между стадиями, а также регистрация сразу при логировании через registered_model_name.

Скилл опирается на зависимости mlflow, sqlalchemy и boto3 — их нужно поставить заранее, иначе примеры с хранилищем артефактов и SQL-бэкендом не заработают. Локальный интерфейс поднимается командой mlflow ui и открывается на http://localhost:5000.