Réponse rapide
Rendre un entraînement GPU reproductible exige versions figées, graines, données, ordre des opérations, configuration matérielle, paramètres, journaux et mesure des écarts numériques.
Reproductible ne signifie pas identique au bit près
Parallélisme et bibliothèques peuvent changer quelques valeurs. Figez environnement et définissez seuils comportementaux et tests de régression.
Figer l’environnement
Conservez pilote, bibliothèque, framework, modèle, code, image système, GPU, précision et paramètres de lancement.
Tracer les données
Versionnez jeux, partitions, prétraitement, augmentation, ordre, échantillons rejetés et métriques à chaque étape.
Comparer avec tolérance
Des opérations parallèles peuvent varier légèrement ; définissez seuils, tests de comportement et critères qui détectent vraie régression.
Sources et références
- [1] Reproducibility — PyTorch Documentation — PyTorch
- [2] DVC Documentation — Iterative