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Contexto del Curso y la Crisis de Reproducibilidad en el Aprendizaje Profundo
EvoClass-AI002Lección 8
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Contexto del Curso y la Crisis de Reproducibilidad en el Aprendizaje Profundo

A medida que pasamos de modelos simples y autónomos a arquitecturas complejas y de múltiples etapas necesarias para el Proyecto de Hitos 1, el seguimiento manual de parámetros clave en hojas de cálculo o archivos locales se vuelve completamente inviable. Este flujo de trabajo complejo introduce riesgos graves para la integridad del desarrollo.

1. Identificación del Cuello de Botella de la Reproducción

El flujo de trabajo del aprendizaje profundo implica inherentemente una alta variabilidad debido a numerosas variables (algoritmos de optimización, subconjuntos de datos, técnicas de regularización, diferencias en el entorno). Sin un seguimiento sistemático, reproducir un resultado específico del pasado —crucial para depurar o mejorar un modelo desplegado— es a menudo imposible.

¿Qué Debe Ser Seguido?

Hiperparámetros: All configuration settings must be recorded (e.g., Learning Rate, Batch Size, Optimizer choice, Activation function).
Estado del Entorno: Software dependencies, hardware used (GPU type, OS), and exact package versions must be fixed and recorded.
Artefactos y Resultados: 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
TERMINALbash — entorno-de-seguimiento
> Listo. Haz clic en "Ejecutar el Rastreo Conceptual" para ver el flujo de trabajo.
>
RASTREO DE EXPERIMENTOEn vivo

Simulate the run to visualize the trace data captured.
Pregunta 1
¿Cuál es la causa raíz de la Crisis de Reproducibilidad en el Aprendizaje Profundo?
La dependencia de PyTorch en los controladores CUDA.
El número enorme de variables no rastreadas (código, datos, hiperparámetros y entorno).
El uso excesivo de memoria por parte de modelos grandes.
El costo computacional de generar artefactos.
Pregunta 2
¿Por qué el seguimiento sistemático de experimentos es esencial para producción en el contexto de MLOps?
Minimiza el tamaño total de almacenamiento de los artefactos del modelo.
Garantiza que el modelo que alcanza el rendimiento reportado pueda reconstruirse y desplegarse de forma confiable.
Acelera la fase de entrenamiento del modelo.
Pregunta 3
¿Qué elemento es necesario para reproducir un resultado pero que más a menudo se olvida en el seguimiento manual?
El número de épocas ejecutadas.
Las versiones específicas de todas las bibliotecas de Python y la semilla aleatoria utilizada.
El nombre del conjunto de datos utilizado.
La hora en que comenzó el entrenamiento.
Desafío: Seguimiento en Transición
Por qué la transición al seguimiento formal es inevitable.
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.
Paso 1
¿Qué paso inmediato debe implementarse para detener la pérdida de información crítica?
Solución:
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.
Paso 2
¿Qué beneficio proporciona el seguimiento estructurado al equipo que una hoja de cálculo compartida no puede ofrecer?
Solución:
Structured tracking allows automated comparison dashboards, visualizations of parameter importance, and centralized artifact storage, which is impossible with static spreadsheets.