ml-researcher-os은(는) 무엇을 하나요?
재현 가능한 ML 연구를 위한 에이전트 스킬 및 워크플로우
개요
이 스킬은 머신러닝 연구를 수행하는 AI 에이전트가 재현 가능하고 체계적인 방식으로 작업할 수 있도록 설계되었습니다. 연구 과정의 투명성을 높이고, 실험 결과의 반복 가능성을 보장하는 데 중점을 둡니다.
주요 기능
- 실험 관리: 실험 구성 파일 템플릿 제공 및 하이퍼파라미터 추적
- 코드 구성: 표준화된 프로젝트 구조 및 모듈화 권장
- 결과 기록: 로깅 유틸리티 및 시각화 도구 통합
- 데이터셋 버전 관리: 데이터 버전 관리 시스템(DVC 등) 권장 및 설정
지원 플랫폼
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- 기타 AI 에이전트
사용 방법
- 스킬을 AI 에이전트에 로드합니다.
- 프로젝트 초기화 명령어를 실행합니다.
- 실험을 구성하고 실행합니다.
- 결과를 기록하고 분석합니다.
예시 워크플로우
# 프로젝트 초기화
ml-researcher init my_project
# 실험 실행
ml-researcher run experiment --config config.yaml
# 결과 분석
ml-researcher analyze --log-dir logs/
구성 파일 예시
# config.yaml
model:
name: resnet50
pretrained: true
data:
path: ./datasets
batch_size: 32
training:
epochs: 100
learning_rate: 0.001
참고 사항
- 이 스킬은 Python 3.8 이상을 권장합니다.
- PyTorch, TensorFlow 등 주요 ML 프레임워크와 호환됩니다.
- 자세한 내용은 공식 문서를 참조하세요.