- Шаг 1: Установите MLE Agent через pip install или клонируйте репозиторий на GitHub.
- Шаг 2: Настройте учётные данные MLflow, Kubeflow или Airflow в конфигурационном файле.
- Шаг 3: Инициализируйте агента командой `mle-agent init`.
- Шаг 4: Взаимодействуйте с агентом через CLI или разговорные подсказки.
- Шаг 5: Получайте метрики экспериментов, отслеживайте модели или планируйте повторное обучение.
- Шаг 6: Расширяйте функциональность, добавляя или настраивая плагины.