Contexto do Curso e a Crise da Reprodutibilidade em Aprendizado Profundo

À medida que passamos de modelos simples e autocontidos para arquiteturas complexas e de múltiplos estágios necessárias para o Projeto de Marca 1, o rastreamento manual de parâmetros críticos em planilhas ou arquivos locais torna-se inteiramente inviável. Esse fluxo de trabalho complexo introduz sérios riscos à integridade do desenvolvimento.

1. Identificando o Engarrafamento da Reprodução

O fluxo de trabalho de aprendizado profundo envolve inherentemente alta variabilidade devido a numerosas variáveis (algoritmos de otimização, subconjuntos de dados, técnicas de regularização, diferenças no ambiente). Sem um rastreamento sistemático, replicar um resultado específico do passado — essencial para depuração ou melhoria de um modelo implantado — é muitas vezes impossível.

O Que Deve Ser Rastreado?

Hiperparâmetros: All configuration settings must be recorded (e.g., Learning Rate, Batch Size, Optimizer choice, Activation function).

Estado do Ambiente: Software dependencies, hardware used (GPU type, OS), and exact package versions must be fixed and recorded.

Artifatos e Resultados: Pointers to the saved model weights, final metrics (Loss, Accuracy, F1 score), and training runtime must be stored.

The "Single Source of Truth" (SSOT)

Systematic experiment tracking establishes a central repository—a SSOT—where every choice made during model training is recorded automatically. This eliminates guesswork and ensures reliable auditability across all experimental runs.

TERMINALbash — tracking-env

> Pronto. Clique em "Executar Traçado Conceitual" para ver o fluxo de trabalho.

TRAÇADO DO EXPERIMENTO Ao vivo

Simulate the run to visualize the trace data captured.

Questão 1

Qual é a causa raiz da Crise da Reprodutibilidade em Aprendizado Profundo?

A dependência do PyTorch em drivers CUDA.

O número enorme de variáveis não rastreadas (código, dados, hiperparâmetros e ambiente).

O uso excessivo de memória por modelos grandes.

O custo computacional gerado por artefatos.

Questão 2

No contexto do MLOps, por que o rastreamento sistemático de experimentos é essencial para produção?

Minimiza o tamanho total de armazenamento dos artefatos do modelo.

Garante que o modelo que alcançou o desempenho relatado possa ser reconstruído e implantado de forma confiável.

Acelera a fase de treinamento do modelo.

Questão 3

Qual elemento é necessário para reproduzir um resultado, mas é mais frequentemente esquecido no rastreamento manual?

O número de épocas executadas.

As versões específicas de todas as bibliotecas Python e a semente aleatória usada.

O nome do conjunto de dados usado.

O horário em que o treinamento começou.

Desafio: Rastreamento na Transição

Por que a transição para rastreamento formal é indispensável.

You are managing 5 developers working on Milestone Project 1. Each developer reports their best model accuracy (88% to 91%) in Slack. No one can reliably tell you the exact combination of parameters or code used for the winning run.

Etapa 1

Que passo imediato deve ser implementado para evitar a perda de informações críticas?

Solução:
Implement a mandatory requirement for every run to be registered with an automated tracking system before results are shared, capturing the full hyperparameter dictionary and Git hash.

Etapa 2

Que benefício o rastreamento estruturado oferece à equipe que uma planilha compartilhada não pode oferecer?

Solução:
Structured tracking allows automated comparison dashboards, visualizations of parameter importance, and centralized artifact storage, which is impossible with static spreadsheets.