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AI模型训练参数锁定与实验复现验证

共计 30 章节
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01
课程导论
为什么需要参数版本锁定与复现
课程导论为什么需要参数版…
02
训练参数概述
超参数 · 模型参数 · 环境参数
训练参数概述超参数
03
版本控制基础
Git和DVC介绍
版本控制基础Git
04
实验跟踪工具
MLflow · Weights & Biases · Neptune
实验跟踪工具MLflow
05
参数配置文件
YAML · JSON · TOML的使用
参数配置文件YAML
06
环境锁定
conda环境 · requirements.txt · Docker
环境锁定conda
07
随机种子管理
numpy · random · tensorflow/pytorch…
随机种子管理numpy
08
数据集版本锁定
数据哈希 · 数据版本控制
数据集版本锁定数据哈希
09
模型架构版本
代码快照 · 模型定义版本
模型架构版本代码快照
10
超参数搜索与记录
网格搜索 · 贝叶斯优化 · 参数空间
超参数搜索记录
11
训练脚本的参数化
argparse · hydra · click
训练脚本的参数化argparse
12
分布式训练的参数同步
多GPU · TPU参数一致性
分布式训练的参数…GPU
13
混合精度训练的参数选择
fp16 · bf16 · 混合精度库
混合精度训练的参…fp16
14
学习率调度器的记录
StepLR · Cosine · Warmup
学习率调度器的记…StepLR
15
优化器与正则化参数
Adam · SGD · weight decay等
优化器正则化参数
16
损失函数与评估指标参数
不同任务的选择
损失函数评估指标参数
17
数据预处理参数
增强 · 归一化 · 批大小
数据预处理参数增强
18
检查点（Checkpoint）管理
保存最佳模型 · 恢复训练
Checkpoint检查点
19
实验版本命名规范
语义化版本 · 时间戳 · 哈希
实验版本命名规范语义化版本
20
依赖锁定
pip freeze · conda env export · Poetry lock
依赖锁定pip
21
硬件与系统参数
CUDA版本 · cuDNN · GPU型号记录
硬件系统参数
22
参数复现验证
从头复现实验的检查清单
参数复现验证从头复现实验的检…
23
常见复现失败原因
浮点误差 · 随机性 · 环境差异
常见复现失败原因浮点误差
24
使用MLflow进行参数自动记录
使用MLflow进行参数自动记录 · 核心概念 · 实践要点
MLflow使用
25
使用DVC进行数据与模型版本控制
使用DVC进行数据与模型版本控制 · 核心概念 · 实践要点
DVC使用
26
使用Weights & Biases进行实验对比
使用Weights & Biases进行… · 核心概念 · 实践要点
WeightsBiases
27
容器化训练
Dockerfile编写与参数传递
容器化训练Dockerfile
28
自动化复现流水线
CI/CD与实验回放
自动化复现流水线CI/CD
29
大型团队协作中的参数版本管理
大型团队协作中的参数版本管理 · 核心概念 · 实践要点
大型团队协作参数版本管理
30
课程总结与最佳实践
课程总结与最佳实践 · 核心概念 · 实践要点
课程总结最佳实践