experiment-tracking
✓Úselo cuando "seguimiento de experimentos", "MLflow", "Pesos y sesgos", "wandb", "registro de modelos", "registro de hiperparámetros", "experimentos de ML", "métricas de entrenamiento"
Instalación
SKILL.md
| Platform | Best For | Self-hosted | Visualization |
| MLflow | Open-source, model registry | Yes | Basic | | W&B | Collaboration, sweeps | Limited | Excellent | | Neptune | Team collaboration | No | Good | | ClearML | Full MLOps | Yes | Good |
Strengths: Self-hosted, open-source, model registry, framework integrations Limitations: Basic visualization, less collaborative features
Úselo cuando "seguimiento de experimentos", "MLflow", "Pesos y sesgos", "wandb", "registro de modelos", "registro de hiperparámetros", "experimentos de ML", "métricas de entrenamiento" Fuente: eyadsibai/ltk.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill experiment-tracking- Fuente
- eyadsibai/ltk
- Categoría
- </>Desarrollo
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-17
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es experiment-tracking?
Úselo cuando "seguimiento de experimentos", "MLflow", "Pesos y sesgos", "wandb", "registro de modelos", "registro de hiperparámetros", "experimentos de ML", "métricas de entrenamiento" Fuente: eyadsibai/ltk.
¿Cómo instalo experiment-tracking?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill experiment-tracking Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/eyadsibai/ltk
Detalles
- Categoría
- </>Desarrollo
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-17