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Model Versioning Tracker 技能：对照模型版本、数据和模型卡

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Claude Code 安装步骤

  1. 从 GitHub 固定提交获取完整的 `plugins/ai-ml/model-versioning-tracker/skills/tracking-model-versions` 目录。
  2. 复制到目标项目的 `.claude/skills/`，确认 `.claude/skills/tracking-model-versions/SKILL.md`，再从项目根目录启动 Claude Code，输入 `/tracking-model-versions`。

中文摘要

用 Claude Code 将两版模型的产物、训练配置、评估成绩与模型卡连接起来，便于复核选择与回溯。

SKILL.md 中文导读

可复现示例

对合成包裹模型登记两条测试版本记录。固定测试集，分别记录 MAE=3.2 与 2.8，并将每个版本链接到不同的本地 run。

工作步骤

  1. 为每个模型版本记录运行 ID、输入数据摘要、预处理版本和评估指标。
  2. 生成版本对照表和模型卡，说明适用范围、局限及产物位置。

验收方法

模型卡能回查两个运行和相同数据摘要。报告可复算 0.4 的 MAE 差值，并指出模型使用条件。

GitHub 原文 · 更新日期

适用环境

准备本地 MLflow 和两次合成模型运行。使用同一测试数据和指标口径。

常见问题

一个版本 MAE 更小就能直接替换现有模型吗？

结合约定的性能和适用范围验收，也核对延迟与代表性样本，再做版本选择。

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