Ml

pytorch-patterns 可協助你以裝置無關的模式、可重現的實驗，以及明確的 tensor 處理來撰寫、審閱與除錯 PyTorch 程式碼。這個 pytorch-patterns 技能適合用來打造更乾淨的訓練迴圈、重構模型，以及取得實用的 PyTorch 指引。

vector-index-tuning 可協助調校向量搜尋索引，在延遲、召回率與記憶體使用之間取得平衡。可用來選擇索引類型、調整 HNSW 設定，並比較 RAG 工作流程中的量化選項。

ml-pipeline-workflow 是一份實用指南，聚焦如何設計涵蓋資料準備、訓練、驗證、部署與監控的端到端 MLOps pipeline，並提供可重複執行的工作流程自動化編排模式。