ml-engineering
✓Verwenden Sie diese Option, wenn Sie „ML-Modelle bereitstellen“, „MLOps“, „Modellbereitstellung“, „Feature Stores“, „Modellüberwachung“ oder Fragen zu „PyTorch-Bereitstellung“, „TensorFlow-Produktion“, „RAG-Systemen“, „LLM-Integration“ und „ML-Infrastruktur“ stellen.
Installation
SKILL.md
| ML Frameworks | PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost | | LLM Frameworks | LangChain, LlamaIndex, DSPy | | Data Tools | Spark, Airflow, dbt, Kafka, Databricks | | Deployment | Docker, Kubernetes, AWS/GCP/Azure | | Monitoring | MLflow, Weights & Biases, Prometheus | | Databases | PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, Pinecone |
| P50 Latency | < 50ms | | P95 Latency | < 100ms | | P99 Latency | < 200ms | | Throughput | > 1000 RPS | | Availability | 99.9% |
Verwenden Sie diese Option, wenn Sie „ML-Modelle bereitstellen“, „MLOps“, „Modellbereitstellung“, „Feature Stores“, „Modellüberwachung“ oder Fragen zu „PyTorch-Bereitstellung“, „TensorFlow-Produktion“, „RAG-Systemen“, „LLM-Integration“ und „ML-Infrastruktur“ stellen. Quelle: eyadsibai/ltk.
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill ml-engineering Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill ml-engineering- Quelle
- eyadsibai/ltk
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-17
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist ml-engineering?
Verwenden Sie diese Option, wenn Sie „ML-Modelle bereitstellen“, „MLOps“, „Modellbereitstellung“, „Feature Stores“, „Modellüberwachung“ oder Fragen zu „PyTorch-Bereitstellung“, „TensorFlow-Produktion“, „RAG-Systemen“, „LLM-Integration“ und „ML-Infrastruktur“ stellen. Quelle: eyadsibai/ltk.
Wie installiere ich ml-engineering?
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill ml-engineering Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/eyadsibai/ltk
Details
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-17