Verlässliche End-to-End ML-Pipeline mit MLE-Agent und Ollama lokal bauen

In diesem Tutorial wird gezeigt, wie man den MLE-Agent mit Ollama kombiniert, um einen komplett lokalen, API-freien Machine‑Learning‑Workflow zu erstellen. Der Einstieg erfolgt in einer reproduzierbaren Umgebung auf Google Colab, in der ein kleines synthetisches Datenset generiert wird.

Der Agent wird anschließend angewiesen, ein Trainingsskript zu entwerfen. Dabei werden typische Fehlerquellen systematisch bereinigt, sodass die Pipeline robust und zuverlässig funktioniert. Durch die Kombination von MLE-Agent und Ollama bleibt die gesamte Verarbeitung auf dem eigenen Rechner, ohne externe Schnittstellen.

Das Ergebnis ist ein voll funktionsfähiger, leicht reproduzierbarer End‑to‑End‑Workflow, der sich ideal für Entwickler eignet, die ihre Modelle ohne Cloud‑Abhängigkeiten trainieren und testen wollen.