summarize-experiment
完了したエクスペリメント（ファインチューニングと評価済み）の結果を軽量なサマリーとして作成できます。run-experimentの実行後に使用して、エクスペリメントの主要なメトリクスをテキスト形式で記録します。
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Create a lightweight summary of experiment results from a completed (fine-tuned and evaluated) experiment. Use after run-experiment to capture key metrics from the experiment in textual form.
SKILL.md 本文
実験のサマリー化
完了した実験の主要メトリクスをキャプチャする summary.md ファイルを生成します。R の summary() を実験結果に対して実行するようなものです。
実行する作業
実験結果の軽量サマリーを作成します:
- experiment_summary.yaml から実行ステータスをパース
- SLURM stdout から最終トレーニング損失を抽出
- inspect-ai の .eval ファイルから精度を抽出
- 実験ディレクトリに summary.md を生成
- logs/summarize-experiment.log にプロセスをログ記録
前提条件
- experiment_summary.yaml が存在する
- 少なくともいくつかの実行が完了している(部分的な結果でも可)
- run-experiment が実行されている(またはマニュアル SLURM ジョブが実行されている)
- Conda 環境が有効化されている -
parse_eval_log.pyスクリプトは inspect-ai が必要です。抽出コマンド実行前にclaude.local.mdの conda 環境を有効化してください。
ワークフロー
1. 実験を検索
実験ディレクトリを検索:
- 実
...
詳細情報
- 作者
- diegosouzapw
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/3/2
Source: https://github.com/diegosouzapw/awesome-omni-skill / ライセンス: unknown
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