dlaczego reproducibility jest ważne?
- Pozwala innym (i sobie!) odtworzyć wyniki.
- Ułatwia debugowanie i rozwijanie projektów.
- Jest standardem w nauce i data science.
kluczowe praktyki (1–2 dni) ⭐
- Ustalanie losowości:
np.random.seed(42), random.seed(42), torch.manual_seed(42)
- Zapisywanie wersji bibliotek:
pip freeze > requirements.txt, conda env export > environment.yml
- Praca w środowiskach wirtualnych (venv, conda)
- Dokumentowanie kroków analizy (notatniki Jupyter, README)
- Zapisywanie konfiguracji eksperymentów (np. pliki YAML/JSON)
narzędzia wspierające reproducibility
- Jupyter Notebook / JupyterLab
- Git (kontrola wersji kodu)
- DVC, MLflow, Weights & Biases (śledzenie eksperymentów)
praktyczne ćwiczenia
- Ustaw seed w swoim projekcie i sprawdź, czy wyniki są powtarzalne.
- Zapisz wszystkie zależności do pliku
requirements.txt lub environment.yml.
- Pracuj w środowisku wirtualnym i dokumentuj kroki analizy.
dobre praktyki
- Zawsze ustawiaj seed na początku projektu.
- Przechowuj kod i dane wejściowe w repozytorium.
- Dokumentuj wszystkie zmiany i konfiguracje.
polecane źródła