Context du cours et crise de reproductibilité en apprentissage profond

Alors que nous passons des modèles simples et autonomes aux architectures complexes à plusieurs étapes nécessaires pour le Projet d'objectif 1, suivre manuellement les paramètres critiques dans des feuilles de calcul ou des fichiers locaux devient totalement insoutenable. Ce flux de travail complexe introduit des risques graves pour l'intégrité du développement.

1. Identifier le goulot d'étranglement de la reproductibilité

Le flux de travail de l'apprentissage profond implique nécessairement une forte variabilité en raison de nombreux facteurs (algorithmes d'optimisation, sous-ensembles de données, techniques de régularisation, différences d'environnement). Sans suivi systématique, reproduire un résultat spécifique — essentiel pour le débogage ou l'amélioration d'un modèle déployé — est souvent impossible.

Que faut-il suivre ?

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

État de l'environnement : Software dependencies, hardware used (GPU type, OS), and exact package versions must be fixed and recorded.

Objets et résultats : 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 — environnement-suivi

> Prêt. Cliquez sur « Exécuter le suivi conceptuel » pour voir le flux de travail.

TRAÇAGE D'EXPÉRIENCE En direct

Simulate the run to visualize the trace data captured.

Question 1

Quelle est la cause fondamentale de la crise de reproductibilité en apprentissage profond ?

La dépendance de PyTorch aux pilotes CUDA.

Le nombre immense de variables non suivies (code, données, hyperparamètres et environnement).

La consommation excessive de mémoire des grands modèles.

Le coût computationnel de la génération des artefacts.

Question 2

Dans le cadre de l’MLOps, pourquoi le suivi systématique des expériences est-il essentiel en production ?

Il minimise la taille totale des artefacts de modèle.

Il garantit que le modèle ayant atteint les performances rapportées peut être correctement reconstruit et déployé.

Il accélère la phase d'entraînement du modèle.

Question 3

Quel élément est nécessaire pour reproduire un résultat mais est le plus souvent oublié lors du suivi manuel ?

Le nombre d'époques exécutées.

Les versions spécifiques de toutes les bibliothèques Python et la graine aléatoire utilisée.

Le nom de l'ensemble de données utilisé.

L'heure de début de l'entraînement.

Défi : Suivi en transition

Pourquoi la transition vers un suivi formel est impérative.

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.

Étape 1

Quelle mesure immédiate doit être mise en œuvre pour arrêter la perte d'informations critiques ?

Solution :
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.

Étape 2

Quel avantage apporte le suivi structuré à l’équipe, qu’un tableau partagé ne peut offrir ?

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