ml-expert
Crie Modelos PyTorch com um Especialista em ML
A implementação de machine learning frequentemente exige que escolhas de arquitetura, treinamento e validação estejam alinhadas. Esta habilidade oferece ao Claude, Codex e Claude Code um fluxo de trabalho especializado para entrega com PyTorch.
Instalar com meu Agente
Copie esta solicitação para o seu Agente. Ela inclui a página canônica do Skill e o manifesto.
Review the Skillstore skill "ml-expert" from https://skillstore.io/skills/dnyoussef-ml-expert.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/dnyoussef-ml-expert/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Seu Agente ainda deve apresentar o plano e solicitar qualquer confirmação exigida pela política de segurança.
Recursos legíveis por agentes
Use estes links quando um agente de IA, crawler ou script precisar de contexto limpo em vez de ler a página completa.
Testar
Usando "ml-expert". Implemente um transformer compacto com um orçamento de 25 milhões de parâmetros.
Resultado esperado:
- Um plano de componentes com embeddings, camadas transformer, heads e parâmetros estimados.
- Um plano de testes cobrindo verificações de shape, fluxo de gradientes, contagem de parâmetros e comportamento de integração.
- Um resumo de entrega listando arquivos do modelo, status de validação e notas de desempenho.
Usando "ml-expert". A head de computação adaptativa sempre reporta variância zero.
Resultado esperado:
- Um plano de implementação focado em diagnóstico para o cálculo da loss e o comportamento de calibração.
- Uma estratégia de testes que verifica variância diferente de zero e confirma que o treinamento continua sem avisos.
- Uma explicação concisa do objetivo de treinamento alterado e dos tradeoffs esperados.
Usando "ml-expert". Reduza o tempo de inferência sem aumentar o uso de memória.
Resultado esperado:
- Uma checklist priorizada de otimização para compilação, batching, caching e operações de tensor.
- Orientação de benchmark comparando a latência baseline e otimizada sob as mesmas configurações de hardware.
- Notas de risco para estabilidade numérica e preservação de comportamento.
Auditoria de segurança
SeguroAI review found the static alerts are false positives caused by Markdown code fences, inline code references, and normal ML terminology. No evidence found of Ruby or shell backtick execution, network reconnaissance, data exfiltration, prompt injection, or malicious intent in the scanned files.
Fatores de risco
⚙️ Comandos externos (50)
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<a href="https://skillstore.io/skills/dnyoussef-ml-expert?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/dnyoussef-ml-expert/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>Cartão incorporável
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/dnyoussef-ml-expert.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Citações acadêmicas (APA · BibTeX · CFF)
Citação APA
DNYoussef. (2026). ml-expert security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/dnyoussef-ml-expert/audits/8Citação BibTeX
@techreport{dnyoussef-dnyoussef-ml-expert-2026,
author = {DNYoussef},
title = {ml-expert security audit report (audit version 8)},
institution = {Skillstore},
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note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "ml-expert security audit report (audit version 8)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "DNYoussef"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/dnyoussef-ml-expert/audits/8"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:dnyoussef-ml-expert:audit:8"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Pontuação do Skillstore
Por que esta pontuação Confiança das evidências: AltoO que você pode criar
Implementar uma Nova Arquitetura de Modelo
Transforme requisitos de arquitetura em um plano de implementação PyTorch com módulos, configurações, testes e documentação.
Corrigir Comportamento de Treinamento
Aplique correções direcionadas a componentes de treinamento após um diagnóstico e então defina testes que confirmem que o problema foi resolvido.
Preparar Código de ML para Produção
Revise o código do modelo quanto a desempenho, uso de memória, cobertura de testes e prontidão para entrega antes da integração.
Teste estes prompts
Projete um modelo PyTorch para [task]. Inclua a estrutura de módulos, campos de configuração, entradas esperadas e testes básicos.
Meu modelo apresenta [symptom] durante o treinamento. Revise as causas prováveis, proponha uma correção e defina testes de validação.
Otimize este modelo PyTorch para [latency or memory target]. Preserve o comportamento e inclua orientações de benchmarking.
Implemente a arquitetura de [paper or notes] com [parameter budget], [hardware limit] e testes completos.
Boas práticas
- Forneça restrições de arquitetura, limites de hardware e entradas esperadas antes de solicitar a implementação.
- Peça testes que cubram shapes, gradientes, integração e contagens de parâmetros.
- Revise localmente as alterações geradas antes de treinar com dados reais ou fazer deploy do modelo.
Evitar
- Não solicite grandes alterações de arquitetura sem um orçamento de parâmetros ou hardware-alvo.
- Não aceite declarações de desempenho sem configurações de benchmark reproduzíveis.
- Não pule testes para fluxo de gradientes, carregamento de checkpoints e comportamento em modo train ou eval.
Perguntas frequentes
Em quais frameworks esta habilidade se concentra?
Ela pode implementar modelos a partir de artigos de pesquisa?
O pacote inclui templates executáveis?
Ela pode depurar execuções de treinamento com falha?
Ela garante prontidão para produção?
Quais ferramentas de IA podem usá-la?
Detalhes do desenvolvedor
Autor
DNYoussefLicença
MIT
Revisão da Skillstore
r1
Aviso de versão
O autor não declarou uma versão.
Referência
c579efd02184f1128d6741d16e6c8d951d7d4208
Atualidade da manutenção
26/07/2026
Uso
5 downloads · 209 visualizações
Estrutura de arquivos