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GitHub 仓库 ml-engineering-lab：全流程机器学习实验项目，从数据到 RAG 与 SFT/LoRA
trasher88/ml-engineering-lab
来源与原文
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发布时间：（北京时间）
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https://github.com/trasher88/ml-engineering-lab
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AI 导读
GitHub 仓库 trasher88/ml-engineering-lab 是一个覆盖数据准备、分类、检索、RAG、LLM 微调与部署的教学项目，分为 F1–F5 五个阶段共 43 个学习步骤。本地实验记录显示：经典 ML（TF-IDF + Logistic Regression）Test macro F1 为 0.8838，优于 PyTorch 分类器的 0.7813；向量检索 Recall@5 达 0.8500，高于 hybrid 的 0.5500；SFT tiny LLM 未带来提升。项目有意保留负结果与局限，数据采用 CC BY-NC-SA 4.0，暂未提供开源许可证。
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