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Advanced usage of joblib for parallel execution of grid search tasks, including result flattening.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/cxcscmu/SkillLearnBench --skill run2-parallel-processingコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
SOC 職業分類に基づく
| name | run2_parallel-processing |
| description | Advanced usage of joblib for parallel execution of grid search tasks, including result flattening. |
When running grid searches where each worker computes multiple results, Joblib returns a list of lists. You can easily flatten this to create a DataFrame.
Ensure you have joblib and pandas installed:
pip install joblib pandas
import pandas as pd
from joblib import Parallel, delayed
import itertools
def evaluate_subset(param_group):
# param_group might evaluate multiple things internally
results = []
for param in param_group:
results.append({'param': param, 'score': param * 2})
return results
param_groups = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
# Returns list of lists
all_results = Parallel(n_jobs=-1)(
delayed(evaluate_subset)(group) for group in param_groups
)
# Flatten results
flat_results = [item for sublist in all_results for item in sublist]
# Convert to DataFrame
df = pd.DataFrame(flat_results)