MLOps
Fondamental
Correction d’un pipeline d’entraînement non reproductible

Type d'évaluation

Mise en situation réelle

Analyse

Intelligence Artificielle

Compétences ciblées

reproducibility
configuration
training
bugfix
best-practices

Scénario Technique

Contexte : Les résultats du modèle changent à chaque exécution. Le Problème : Les seeds ne sont pas fixées et la configuration n’est pas documentée. Extrait logique actuelle : Entraînement sans configuration fixe Contraintes : Fixer seeds. Documenter hyperparamètres. Sauvegarder configuration associée au modèle. Livrable attendu : Proposer une approche garantissant reproductibilité complète du pipeline d’entraînement.

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