Cas pratiques PyTorch

Contexte : Une startup souhaite prédire si un client va se désabonner à partir de données numériques simples. Le Problème : Aucun modèle n’a encore été développé avec PyTorch et l’équipe débute avec cette bibliothèque. Contraintes : Définir un réseau simple avec torch.nn.Module. Utiliser une couche linéaire ou deux couches Fully Connected. Séparer train et test. Utiliser une fonction de perte adaptée à la classification binaire. Livrable attendu : Implémenter un pipeline complet incluant définition du modèle, boucle d’entraînement, calcul de la perte et évaluation sur un jeu de test.

Contexte : Un modèle converge mal et la perte semble instable. Le Problème : Les gradients ne sont pas réinitialisés à chaque itération. Extrait logique actuelle : loss.backward() optimizer.step() Sans optimizer.zero_grad(). Contraintes : Ajouter remise à zéro des gradients avant backward(). Comparer stabilité d’entraînement. Livrable attendu : Corriger la boucle d’entraînement afin de garantir mise à jour correcte des poids.

Contexte : Un modèle affiche des résultats incohérents entre entraînement et test. Le Problème : Le modèle reste en mode entraînement pendant l’évaluation. Extrait logique actuelle : model.train() outputs = model(X_test) Contraintes : Utiliser model.eval() lors de l’inférence. Désactiver le calcul de gradients avec torch.no_grad(). Comparer performances avant/après correction. Livrable attendu : Corriger la phase d’évaluation pour garantir des résultats cohérents et reproductibles.

Contexte : L’inférence consomme trop de mémoire et est lente. Le Problème : Les gradients restent activés pendant la phase de test. Extrait logique actuelle : outputs = model(X_test) Sans torch.no_grad(). Contraintes : Encapsuler l’inférence dans torch.no_grad(). Comparer consommation mémoire et vitesse. Livrable attendu : Corriger la phase d’inférence pour optimiser performance et consommation mémoire.

Contexte : Après entraînement, les résultats ne sont pas reproductibles et les poids sont perdus. Le Problème : Aucun mécanisme de sauvegarde n’est en place. Extrait logique actuelle : model = MyModel() Sans torch.save(). Contraintes : Sauvegarder state_dict du modèle. Permettre rechargement via torch.load(). Vérifier cohérence des prédictions après chargement. Livrable attendu : Mettre en place un mécanisme de sauvegarde et de restauration des poids du modèle.

Contexte : Un modèle de classification multi-classes converge mal. Le Problème : La fonction de perte utilisée n’est pas adaptée à la tâche. Extrait logique actuelle : criterion = torch.nn.MSELoss() Pour un problème multi-classes. Contraintes : Utiliser CrossEntropyLoss. Adapter sortie du modèle en conséquence. Réentraîner et comparer performance. Livrable attendu : Corriger la configuration de la perte pour assurer cohérence avec la tâche de classification.

Contexte : Un projet pédagogique demande de classifier des images simples. Le Problème : Un modèle linéaire ne capture pas correctement les caractéristiques visuelles. Contraintes : Utiliser nn.Conv2d et nn.MaxPool2d. Définir architecture simple. Normaliser les images. Séparer train/test. Livrable attendu : Implémenter un CNN basique avec PyTorch et analyser les performances obtenues.

Contexte : Une entreprise souhaite prédire un prix à partir de caractéristiques numériques. Le Problème : Les estimations actuelles sont réalisées manuellement et manquent de précision. Contraintes : Construire un modèle simple avec torch.nn.Linear. Utiliser MSELoss. Normaliser les données d’entrée. Mettre en place une boucle d’entraînement complète. Livrable attendu : Développer un modèle de régression fonctionnel avec calcul de la perte et suivi de la convergence.

Contexte : Une entreprise souhaite classifier automatiquement des avis clients. Le Problème : Aucun modèle NLP n’est encore développé avec PyTorch. Contraintes : Transformer le texte en indices numériques. Utiliser nn.Embedding suivi d’une couche linéaire simple. Définir boucle d’entraînement complète. Livrable attendu : Développer un modèle de classification de texte simple avec PyTorch et analyser les performances.

Contexte : L’entraînement se fait actuellement sur tout le dataset en une seule passe sans batch. Le Problème : Le processus est lent et peu flexible. Contraintes : Utiliser torch.utils.data.Dataset et DataLoader. Définir batch_size. Activer shuffle pour train. Livrable attendu : Mettre en place un pipeline d’entraînement utilisant DataLoader et mini-batch pour améliorer efficacité et lisibilité.

Contexte : L’entraînement d’un modèle PyTorch est instable et la perte oscille fortement. Le Problème : Le learning rate choisi est trop élevé. Extrait logique actuelle : optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.1) Contraintes : Tester plusieurs valeurs de learning rate. Introduire scheduler si nécessaire. Comparer stabilité des pertes. Livrable attendu : Proposer une stratégie d’optimisation du learning rate améliorant convergence et performance.

Contexte : Le modèle s’exécute partiellement sur GPU et partiellement sur CPU. Le Problème : Des erreurs apparaissent liées à des tenseurs sur devices différents. Extrait logique actuelle : model.to(device) Sans déplacer les données. Contraintes : Assurer cohérence device pour modèle et batchs. Vérifier gestion des tenseurs. Livrable attendu : Corriger le pipeline pour garantir exécution cohérente sur CPU ou GPU.

Contexte : Un CNN PyTorch atteint 99% sur le train mais chute fortement sur validation. Le Problème : L’architecture est trop complexe pour le volume de données disponible. Extrait logique actuelle : Conv2d(64) -> Conv2d(128) -> Linear(512) Sans régularisation. Contraintes : Introduire dropout ou data augmentation. Réduire complexité si nécessaire. Comparer courbes train/validation. Livrable attendu : Proposer une amélioration architecturale permettant de réduire le surapprentissage.

Contexte : Les performances varient fortement entre exécutions. Le Problème : Le dataset est divisé aléatoirement sans validation dédiée stable. Extrait logique actuelle : train_test_split(dataset) Sans validation distincte. Contraintes : Créer un split train/validation/test cohérent. Assurer reproductibilité via seed. Livrable attendu : Proposer une stratégie de séparation robuste garantissant évaluation fiable.

Contexte : Un modèle CNN converge lentement et présente instabilités. Le Problème : L’architecture ne contient pas de mécanisme de normalisation interne. Contraintes : Ajouter nn.BatchNorm2d après convolutions. Comparer vitesse de convergence et stabilité. Livrable attendu : Développer une version améliorée du CNN intégrant Batch Normalization et analyser les résultats.

Contexte : Une entreprise souhaite prédire la demande quotidienne à partir de données historiques séquentielles. Le Problème : Les modèles linéaires classiques ne capturent pas les dépendances temporelles. Contraintes : Transformer les données en séquences. Utiliser nn.LSTM. Séparer chronologiquement train et validation. Évaluer via MAE. Livrable attendu : Développer un modèle séquentiel LSTM complet avec boucle d’entraînement adaptée.

Contexte : Une entreprise souhaite classifier automatiquement des tickets support. Le Problème : Les modèles basiques Bag-of-Words sont insuffisants. Contraintes : Utiliser nn.Embedding pour représenter les mots. Ajouter couche LSTM ou GRU simple. Évaluer via F1-score. Livrable attendu : Développer un modèle NLP séquentiel en PyTorch et analyser ses performances sur validation.

Contexte : Un modèle de classification ignore la classe minoritaire. Le Problème : Les données sont fortement déséquilibrées. Contraintes : Utiliser pondération des classes dans CrossEntropyLoss ou sur-échantillonnage. Évaluer via F1-score macro. Livrable attendu : Implémenter un entraînement tenant compte du déséquilibre et comparer les performances avant/après ajustement.

Contexte : Plusieurs entraînements sont réalisés mais il est difficile de conserver la meilleure version. Le Problème : Aucun mécanisme automatique de sauvegarde conditionnelle n’est en place. Contraintes : Surveiller métrique validation. Sauvegarder state_dict lorsque performance s’améliore. Garantir possibilité de rechargement. Livrable attendu : Implémenter un système de checkpointing basé sur performance validation.

Contexte : Une équipe développe un modèle de classification d’images avec PyTorch pour un cas industriel. Le Problème : Les performances varient fortement selon le learning rate et la taille des couches, choisis empiriquement. Contraintes : Mettre en place une recherche structurée d’hyperparamètres (learning rate, batch size, profondeur). Comparer les résultats sur un jeu de validation distinct. Éviter toute fuite de données. Livrable attendu : Concevoir un protocole d’expérimentation clair avec comparaison des performances et justification du choix final.

Contexte : Une entreprise entraîne un modèle de vision profond sur plusieurs millions d’images haute résolution. Le Problème : L’entraînement sur un seul GPU est trop lent et ne respecte pas les contraintes de délai. Contraintes : Utiliser torch.distributed et DistributedDataParallel. Gérer correctement le partitionnement des données avec DistributedSampler. Assurer synchronisation des gradients et reproductibilité des expériences. Livrable attendu : Proposer une architecture d’entraînement distribuée complète incluant gestion des devices, data loading et validation des performances.

Contexte : Plusieurs modèles PyTorch sont déployés dans un environnement critique. Le Problème : Les dégradations de performance ne sont détectées qu’après impact métier. Contraintes : Mettre en place suivi des métriques clés, détection automatique de drift et alertes. Centraliser logs et versions des modèles. Livrable attendu : Proposer une architecture complète de monitoring et gouvernance des modèles PyTorch en production.

Contexte : Un modèle de classification produit des probabilités mal calibrées. Le Problème : Les scores ne reflètent pas correctement la probabilité réelle d’événement. Contraintes : Implémenter temperature scaling ou méthode équivalente. Évaluer via courbe de calibration. Maintenir performance globale. Livrable attendu : Proposer une stratégie complète d’amélioration de la calibration des sorties probabilistes.

Contexte : Un modèle complexe nécessite optimisation fine pour atteindre les performances attendues. Le Problème : La recherche manuelle d’hyperparamètres est inefficace et coûteuse. Contraintes : Mettre en place recherche distribuée (grid ou random search). Gérer parallélisation sur plusieurs GPUs. Centraliser résultats d’expériences. Livrable attendu : Proposer une architecture d’optimisation distribuée des hyperparamètres pour modèle PyTorch.

Contexte : Un modèle de classification déployé voit sa performance diminuer progressivement. Le Problème : Les données récentes diffèrent statistiquement de celles utilisées pour l’entraînement initial. Extrait logique actuelle : Modèle statique sans suivi de performance Contraintes : Mettre en place suivi des métriques en production. Analyser distribution des embeddings. Définir stratégie de réentraînement automatique contrôlé. Livrable attendu : Proposer une solution complète de détection et gestion du concept drift avec PyTorch.

Contexte : Un modèle de scoring présente des performances inégales selon certains segments. Le Problème : Le dataset d’entraînement introduit un biais indirect. Extrait logique actuelle : criterion = CrossEntropyLoss() Sans pondération. Contraintes : Introduire pondération des classes. Analyser métriques segmentées. Évaluer impact sur équité. Livrable attendu : Proposer une stratégie complète de mitigation du biais dans un modèle PyTorch.

Contexte : Un modèle LSTM complexe devient instable après quelques epochs. Le Problème : La perte diverge brutalement et les poids prennent des valeurs extrêmes. Extrait logique actuelle : loss.backward() optimizer.step() Sans contrôle des gradients. Contraintes : Introduire gradient clipping via torch.nn.utils.clip_grad_norm_. Ajuster learning rate si nécessaire. Comparer stabilité avant/après correction. Livrable attendu : Proposer une stratégie complète pour stabiliser l’entraînement du modèle séquentiel.

Contexte : Les prédictions diffèrent entre environnement local et production. Le Problème : Les étapes de prétraitement ne sont pas identiques dans les deux environnements. Extrait logique actuelle : Prétraitement redéfini côté production Contraintes : Centraliser pipeline de transformation. Garantir cohérence stricte entre phases. Revalider performances. Livrable attendu : Proposer une refonte garantissant cohérence complète du pipeline PyTorch.

Contexte : Un modèle PyTorch est prêt pour la production mais aucune infrastructure de déploiement robuste n’est en place. Le Problème : Le modèle doit être versionné, monitoré et facilement remplaçable. Contraintes : Utiliser TorchServe pour servir le modèle. Gérer versioning des artefacts. Mettre en place monitoring des performances en production. Prévoir rollback en cas de dégradation. Livrable attendu : Concevoir une architecture complète de déploiement et gouvernance des modèles PyTorch.

Contexte : L’entraînement d’un modèle profond est limité par la mémoire GPU disponible. Le Problème : Le modèle dépasse la capacité mémoire lors de l’entraînement en pleine précision. Contraintes : Utiliser torch.cuda.amp pour mixed precision. Vérifier stabilité numérique. Comparer temps d’entraînement et consommation mémoire. Livrable attendu : Implémenter une stratégie mixed precision robuste et analyser les gains en performance.