コースの概要と深層学習の再現性危機

マイルストーンプロジェクト1に必要な複雑なマルチステージアーキテクチャへ移行する中で、単純かつ自己完結型のモデルから段階的に進化します。これにより、スプレッドシートやローカルファイルで重要なパラメータを手動で追跡することはもはや持続不可能になります。この複雑なワークフローは、開発の整合性に対して深刻なリスクをもたらします。

1. 再現性のボトルネックを特定する

深層学習のワークフローは、最適化アルゴリズム、データサブセット、正則化技術、環境の違いなど多数の変数が関与するため、本質的に高いばらつきを伴います。体系的な追跡がなければ、デバッグや展開済みモデルの改善に不可欠な過去の特定結果を再現することは、多くの場合不可能です。

何を追跡すべきか？

ハイパーパラメータ： All configuration settings must be recorded (e.g., Learning Rate, Batch Size, Optimizer choice, Activation function).

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

アーティファクトと結果： 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.

ターミナルbash — tracking-env

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実験トレースライブ

Simulate the run to visualize the trace data captured.

問題1

深層学習の再現性危機の根本原因は何ですか？

PyTorchがCUDAドライバに依存していること。

追跡されていない変数の膨大な数（コード、データ、ハイパーパラメータ、環境）。

大きなモデルの過度なメモリ使用量。

アーティファクト生成にかかる計算コスト。

問題2

MLOpsの文脈において、なぜ体系的な実験追跡が本番環境で不可欠なのでしょうか？

モデルアーティファクトの合計ストレージサイズを最小限に抑える。

報告された性能を達成したモデルが信頼できる形で再構築・デプロイ可能であることを保証する。

モデルのトレーニングフェーズを高速化する。

問題3

結果を再現するために必要だが、手動追跡で最も忘れられがちな要素はどれですか？

実行されたエポック数。

すべてのPythonライブラリの特定バージョンおよび使用された乱数シード。

使用されたデータセットの名前。

トレーニングが開始された時刻。

課題：追跡の移行

なぜ形式的な追跡への移行は避けられないのか。

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.

ステップ1

重要な情報の喪失を防ぐために、即座に導入すべき措置は何ですか？

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.

ステップ2

共有スプレッドシートではできない、構造化された追跡がチームに提供する利点は何ですか？

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