Deep-Learning-Framework (PyTorch Lightning). Organisiere PyTorch-Code in LightningModules, konfiguriere Trainer für Multi-GPU/TPU, implementiere Datenpipelines, Callbacks, Logging (W&B, TensorBoard), verteiltes Training (DDP, FSDP, DeepSpeed) für skalierbares Neural-Network-Training.
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AWS Serverless- und ereignisgesteuerte Architektur-Experte basierend auf dem Well-Architected Framework. Verwenden Sie es bei der Erstellung von Serverless-APIs, Lambda-Funktionen, REST-APIs, Microservices oder asynchronen Workflows. Deckt Lambda mit TypeScript/Python, API Gateway (REST/HTTP), DynamoDB, Step Functions, EventBridge, SQS, SNS und Serverless-Muster ab. Wichtig, wenn der Benutzer Serverless, Lambda, API Gateway, ereignisgesteuert, asynchrone Verarbeitung, Queues, Pub/Sub erwähnt oder skalierbare Serverless-Anwendungen mit AWS-Best Practices erstellen möchte.
Diese Fähigkeit sollte für Zeitreihenmaschinelles Lernen einschließlich Klassifikation, Regression, Clustering, Prognose, Anomalieerkennung, Segmentierung und Ähnlichkeitssuche verwendet werden. Verwenden Sie sie bei der Arbeit mit zeitlichen Daten, sequentiellen Mustern oder zeitindexierten Beobachtungen, die spezialisierte Algorithmen über standardisierte ML-Ansätze hinaus erfordern. Besonders geeignet für die Analyse univariate und multivariate Zeitreihen mit scikit-learn-kompatiblen APIs.
Claude Code-Agent-Erzeugungssystem, das benutzerdefinierte Agenten und Sub-Agenten mit erweiterter YAML-Frontmatter, Tools-Zugriffsmustern und MCP-Integrationsunterstützung gemäß bewährten Produktionsmustern erstellt