tracking
Guia completo para o acompanhamento de experiências com o MLflow.
- Skills
- Investigação em IA
- 5
Para que serve e como usar
Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.
- Instale a skill (comando acima).
- No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
- Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.
Instalar (Claude Code)
mkdir -p .claude/skills/tracking && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__tracking.md -o .claude/skills/tracking/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
# Comprehensive Tracking Guide
Complete guide to experiment tracking with MLflow.
## Table of Contents
- Logging Parameters
- Logging Metrics
- Logging Artifacts
- Logging Models
- Autologging
- Runs and Experiments
- Searching and Comparing
## Logging Parameters
### Basic Parameter Logging
```python
import mlflow
with mlflow.start_run():
# Single parameter
mlflow.log_param("learning_rate", 0.001)
mlflow.log_param("batch_size", 32)
mlflow.log_param("optimizer", "Adam")
# Multiple parameters at once
mlflow.log_params({
"epochs": 50,
"dropout": 0.2,
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