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课程背景与深度学习可复现性危机
EvoClass-AI002第8讲
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课程背景与深度学习可复现性危机

随着我们从简单的自包含模型转向里程碑项目1所需的复杂多阶段架构,手动在电子表格或本地文件中追踪关键参数已完全不可持续。这种复杂的流程对开发完整性带来了严重风险。

1. 识别复现瓶颈

深度学习工作流本身由于众多变量(优化算法、数据子集、正则化技术、环境差异)的存在而具有高度变异性。若缺乏系统性追踪,复现特定历史结果——这对调试或改进已部署模型至关重要——往往变得不可能。

必须追踪什么?

超参数: All configuration settings must be recorded (e.g., Learning Rate, Batch Size, Optimizer choice, Activation function).
环境状态: Software dependencies, hardware used (GPU type, OS), and exact package versions must be fixed and recorded.
成果与结果: 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
终端bash — tracking-env
> 准备就绪。点击“运行概念追踪”以查看工作流程。
>
实验追踪实时

Simulate the run to visualize the trace data captured.
问题 1
深度学习可复现性危机的根本原因是什么?
PyTorch 对 CUDA 驱动程序的依赖。
未追踪变量数量庞大(代码、数据、超参数和环境)。
大型模型过度占用内存。
生成成果的计算成本。
问题 2
在 MLOps 的背景下,为什么系统化的实验追踪对生产至关重要?
它最小化了模型成果的总存储空间。
它确保能够可靠地重建并部署达到报告性能的模型。
它加快了模型的训练阶段。
问题 3
哪一个要素对于复现结果是必需的,但在手动追踪中却最常被忽略?
运行的训练轮数。
所有 Python 库的具体版本以及所用的随机种子。
所用数据集的名称。
训练开始的时间。
挑战:过渡期的追踪
为何向正式追踪的过渡是不可妥协的。
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.
步骤 1
必须立即实施哪一步骤来阻止关键信息的丢失?
解决方案:
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.
步骤 2
结构化追踪为团队带来的好处是什么,而共享电子表格无法提供?
解决方案:
Structured tracking allows automated comparison dashboards, visualizations of parameter importance, and centralized artifact storage, which is impossible with static spreadsheets.