Konteks Kursus dan Krisis Replikasi Pembelajaran Mendalam

Ketika kita beralih dari model sederhana yang terisolasi ke arsitektur kompleks bertahap yang diperlukan untuk Proyek Milestone 1, pelacakan manual parameter penting dalam spreadsheet atau file lokal menjadi sama sekali tidak layak. Alur kerja yang kompleks ini membawa risiko besar terhadap integritas pengembangan.

1. Mengidentifikasi Hambatan Replikasi

Alur kerja pembelajaran mendalam secara inheren melibatkan variasi tinggi karena banyak variabel (algoritma optimasi, subset data, teknik regularisasi, perbedaan lingkungan). Tanpa pelacakan sistematis, mereplikasi hasil tertentu di masa lalu—yang sangat penting untuk debugging atau meningkatkan model yang telah dipasang—sering kali tidak mungkin.

Apa yang Harus Dicatat?

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

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

Hasil dan Artefak: 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

> Siap. Klik "Jalankan Pelacakan Konseptual" untuk melihat alur kerja.

PELACAKAN EKSPERIMENLangsung

Simulate the run to visualize the trace data captured.

Pertanyaan 1

Apa penyebab utama krisis replikasi pembelajaran mendalam?

Ketergantungan PyTorch pada driver CUDA.

Jumlah variabel yang tidak dilacak secara signifikan (kode, data, hipertarget, dan lingkungan).

Penggunaan memori berlebihan oleh model besar.

Biaya komputasi dalam menghasilkan artefak.

Pertanyaan 2

Dalam konteks MLOps, mengapa pelacakan eksperimen sistematis sangat penting untuk produksi?

Ini meminimalkan ukuran penyimpanan total dari artefak model.

Ini memastikan bahwa model yang mencapai kinerja yang dilaporkan dapat direkonstruksi dan dipasang secara andal.

Ini mempercepat tahap pelatihan model.

Pertanyaan 3

Unsur apa yang diperlukan untuk mereproduksi hasil tetapi sering dilupakan dalam pelacakan manual?

Jumlah epoch yang dijalankan.

Versi spesifik dari semua pustaka Python dan benih acak yang digunakan.

Nama dataset yang digunakan.

Waktu pelatihan dimulai.

Tantangan: Pelacakan dalam Transisi

Mengapa transisi ke pelacakan formal bersifat mutlak.

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.

Langkah 1

Langkah segera apa yang harus diimplementasikan untuk menghentikan kehilangan informasi penting?

Solusi:
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.

Langkah 2

Apa manfaat yang ditawarkan pelacakan terstruktur bagi tim yang tidak bisa ditawarkan spreadsheet bersama?

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