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MLE-Agent
MLE-Agent 面向机器学习工程与研究工作，可根据需求建立模型基线，通过终端会话协助项目开发，并支持在本地测试模型原型。
MLE-Agent 能做什么
MLE-Agent 面向机器学习工程与研究工作，可根据需求建立模型基线，通过终端会话协助项目开发，并支持在本地测试模型原型。
- 代码修改与开发协作
如何使用 MLE-Agent
为机器学习任务建立并检查基线原型
准备输入
- 任务目标、可用于实验的数据及评估方法。
- 已配置的 MLE-Agent 环境和本地项目目录。
操作步骤
- 安装 mle-agent，使用 mle new 建立项目，并进入新项目目录。
- 执行 mle start，提供任务需求以建立机器学习基线；需要补充问题时可使用 mle chat。
- 检查生成代码、数据划分和本地测试结果，再决定下一轮实验的修改方向。
预期交付物
- 可继续检查与迭代的机器学习基线代码和本地实验结果。
本地原型测试不代表模型已适用于生产；应检查数据权限、训练与测试划分及评估方法，不能仅凭自动生成的基线判断实际效果。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估MLE-Agent
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
