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課程背景與深度學習可重現性危機
EvoClass-AI002第8講
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課程背景與深度學習可重現性危機

隨著我們從簡單、自包含的模型轉向里程碑專案1所需的複雜多階段架構,以試算表或本地檔案手動追蹤關鍵參數已完全不可持續。這種複雜的工作流程會對開發完整性帶來嚴重風險。

1. 識別重現性的瓶頸

深度學習的工作流程本質上因眾多變數(優化演算法、資料子集、正則化技術、環境差異)而具有高度變異性。若無系統性追蹤,重現特定過去結果——這對於除錯或改進已部署模型至關重要——往往不可能實現。

哪些內容必須被追蹤?

超參數: All configuration settings must be recorded (e.g., Learning Rate, Batch Size, Optimizer choice, Activation function).
環境狀態: Software dependencies, hardware used (GPU type, OS), and exact package versions must be fixed and recorded.
成果與結果: 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.
conceptual_trace.py
終端機bash — tracking-env
> 已準備就緒。點選「執行概念性追蹤」以查看工作流程。
>
實驗追蹤 Live

Simulate the run to visualize the trace data captured.
問題 1
深度學習可重現性危機的根本原因為何?
PyTorch 對 CUDA 驅動程式的依賴。
未被追蹤的變數數量龐大(程式碼、資料、超參數與環境)。
大型模型過度消耗記憶體。
生成成果的計算成本。
問題 2
在 MLOps 的背景下,為什麼系統化實驗追蹤對生產環境至關重要?
它能最小化模型成果的總體儲存空間。
它確保能可靠地重建並部署達成報告績效的模型。
它能加速模型的訓練階段。
問題 3
哪一項元素是重現結果所必需的,卻最常在手動追蹤中被遺漏?
執行的訓練週期數。
所有 Python 套件的具體版本與所使用的隨機種子。
所使用的資料集名稱。
訓練開始的時間。
挑戰:過渡期的追蹤
為什麼過渡到正式追蹤是不容妥協的。
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.
第一步
必須立即實施哪一步驟,以阻止關鍵資訊的流失?
解答:
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.
第二步
結構化追蹤能為團隊帶來哪些共享試算表無法提供的好處?
解答:
Structured tracking allows automated comparison dashboards, visualizations of parameter importance, and centralized artifact storage, which is impossible with static spreadsheets.