mlflow
ML 実験の追跡、バージョニングによるモデル レジストリの管理、本番環境へのモデルのデプロイ、フレームワークに依存しない ML ライフサイクル プラットフォーム MLflow による実験の再現
SKILL.md
Users: 20,000+ organizations | GitHub Stars: 23k+ | License: Apache 2.0
Experiment: Logical container for related runs Run: Single execution of ML code (parameters, metrics, artifacts)
Automatically log metrics, parameters, and models for popular frameworks.
ML 実験の追跡、バージョニングによるモデル レジストリの管理、本番環境へのモデルのデプロイ、フレームワークに依存しない ML ライフサイクル プラットフォーム MLflow による実験の再現 ソース: ovachiever/droid-tings。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill mlflow- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- —
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
mlflow とは？
ML 実験の追跡、バージョニングによるモデル レジストリの管理、本番環境へのモデルのデプロイ、フレームワークに依存しない ML ライフサイクル プラットフォーム MLflow による実験の再現 ソース: ovachiever/droid-tings。
mlflow のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill mlflow インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/ovachiever/droid-tings
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- user
- 初回登録
- 2026-02-01