用途：model-evaluation-metrics 是 ML Training 域下的自动激活技能，面向模型评估指标相关任务，提供分步指导、行业最佳实践与模式、可生成生产就绪的代码和配置，并按常见标准验证输出。
触发方式：在请求中提到“model evaluation metrics”，或询问其模式、最佳实践，或需要涵盖数据准备、模型训练、超参数调优与实验跟踪的机器学习训练帮助时，该技能会自动激活。
输出内容：生成的配置与代码、最佳实践建议、验证结果。
前置条件：配置好相关开发环境；可访问必要工具与服务；对 ML Training 概念有基本了解。
错误处理：配置无效（缺少必填字段）时查文档确认必需参数；工具未找到（依赖未安装）时按前置条件安装所需工具；权限被拒（访问不足）时验证凭据与权限。
适用场景：机器学习训练流程中的评估指标设计、配置生成与基础校验。标签包含 ml、training、pytorch、tensorflow、sklearn。
限制：资料未提供具体指标列表、安装命令、定价、平台支持或实测效果，暂未提供。