1. Retrouver ce que le noyau sait encore
Le fichier du notebook et l’état du noyau ne racontent pas toujours la même histoire. Une variable peut venir d’une cellule supprimée, une liste avoir été modifiée plusieurs fois, et un objet chargé avant le dernier changement de code rester en mémoire. Les résultats affichés ne démontrent donc pas que les cellules actuelles produisent encore ces résultats dans leur ordre visible.
Conservez une copie de travail, redémarrez le noyau, puis exécutez les cellules du début à la fin. Notez la première cellule qui échoue ou change de résultat. Recherchez la dépendance manquante au lieu de réinjecter manuellement une variable depuis une ancienne session. Le noyau Jupyter est un processus distinct ; fermer un onglet n’équivaut pas à reconstruire un environnement vierge.
Inventoriez aussi les effets extérieurs : téléchargement, installation de paquet, changement de répertoire, lecture d’un fichier déjà produit et utilisation d’une variable d’environnement. Une cellule dont le résultat semble immédiat peut simplement réutiliser un fichier ancien. Votre futur script doit pouvoir distinguer une entrée volontaire d’un reste d’essai.
2. Écrire le contrat avant de déplacer le code
Choisissez une seule tâche à extraire. Par exemple : lire un fichier de scores, retenir les identifiants dont le score atteint un seuil et écrire le résultat. L’exemple de ce guide est pédagogique, non exécuté et sans GPU. Il sert à montrer les dépendances d’une exécution, pas à annoncer une mesure ou un outil livré avec Kernodeck.
Définissez l’entrée, le paramètre et la sortie avec assez de précision pour vérifier la transformation. Ici, le seuil est inclusif : un score égal à 0,5 est retenu. Les identifiants doivent rester associés à leurs scores et l’ordre d’entrée est conservé. Une sortie existante ne doit pas être remplacée involontairement par un nouvel essai.
Cette étape évite une migration ambiguë : si le notebook éliminait les scores égaux au seuil alors que le script les conserve, vous avez changé le calcul. Décidez explicitement si c’est une correction ou une régression. Gardez un cas situé exactement à la frontière, pas seulement deux valeurs éloignées.
Faites défiler le tableau pour lire toutes les colonnes.| Élément | Valeur de l’exemple | Critère |
|---|---|---|
| Entrée | a : 0,4 ; b : 0,8 ; c : 0,5 | Trois identifiants distincts, scores déjà validés entre 0 et 1. |
| Paramètre | Seuil 0,5 | Comparaison supérieure ou égale. |
| Sortie attendue | b, puis c | Deux identifiants, sans duplication ni réordonnancement. |
3. Extraire une fonction qui ne dépend plus d’une cellule
Séparez la transformation des opérations de lecture et d’écriture. Une fonction de calcul reçoit ses données et son seuil, puis renvoie les identifiants sélectionnés. Elle ne consulte pas une variable globale nommée seuil, n’ouvre pas implicitement un fichier et ne modifie pas la liste d’entrée. Cela permet au notebook et au script d’appeler exactement le même calcul.
Dans l’extrait, les données sont supposées déjà validées selon le contrat précédent. La fonction ne constitue donc pas un validateur complet de fichier. Cette limite est volontaire : vérifiez les formats à l’entrée du programme, puis gardez la transformation facile à comprendre. Ajouter un paramètre ne doit pas demander de retrouver la cellule qui avait changé une valeur.
Le notebook peut rester votre outil d’exploration. Faites-lui importer cette fonction plutôt que d’entretenir une seconde copie. Après modification du module, repartez d’un noyau neuf pour comparer les deux parcours ; une ancienne fonction déjà importée ne doit pas fausser la vérification.
def retenir_identifiants(records, seuil):
return [
record["id"]
for record in records
if record["score"] >= seuil
]
if __name__ == "__main__":
records = [
{"id": "a", "score": 0.4},
{"id": "b", "score": 0.8},
{"id": "c", "score": 0.5},
]
attendu = ["b", "c"]
obtenu = retenir_identifiants(records, 0.5)
if obtenu != attendu:
raise SystemExit("Sélection inattendue")4. Faire des paramètres une entrée visible
Le point d’entrée du script traite les arguments, valide les choix et appelle les fonctions. Le module standard argparse décrit les options et produit une aide ; il ne connaît pas vos règles métier. Un flottant accepté syntaxiquement peut encore être hors de l’intervalle autorisé. Le seuil de cet exemple demande donc un contrôle supplémentaire.
Précisez la résolution des chemins : relatifs au répertoire depuis lequel la commande est lancée, ou à un dossier de projet explicitement choisi. N’utilisez pas un changement de répertoire caché au milieu du calcul. Le bloc ci-dessous montre uniquement l’analyse des arguments ; la lecture des données et l’écriture restent à brancher dans le programme du lecteur.
Gardez les secrets hors de ces arguments. Les paramètres partageables décrivent l’expérience ; les accès à un dépôt ou un stockage suivent un autre canal. Une commande utile à un collègue doit pouvoir être copiée sans copier aussi un jeton.
import argparse
from pathlib import Path
def lire_arguments():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--input", required=True, type=Path)
parser.add_argument("--output", required=True, type=Path)
parser.add_argument("--seuil", required=True, type=float)
args = parser.parse_args()
if not 0 <= args.seuil <= 1:
parser.error("Le seuil doit être compris entre 0 et 1.")
return args5. Donner au script une fin et des sorties vérifiables
Placez l’orchestration dans une fonction main et déclenchez-la sous la condition if __name__ == "__main__". Le module peut ainsi être importé par le notebook sans lancer immédiatement le traitement. Les imports définissent les outils ; l’entrée principale décide quand lire, calculer et écrire.
Attribuez un dossier distinct à chaque exécution. Enregistrez les paramètres non sensibles réellement utilisés et l’identité de l’entrée, puis écrivez les résultats. Pour notre sélection, vérifiez le nombre d’identifiants, leur appartenance à l’entrée et la règle du seuil. Un fichier JSON bien formé peut contenir les mauvais identifiants ; sa présence seule ne suffit pas.
Prévoyez un échec explicite si le fichier d’entrée manque ou si la destination n’est pas utilisable. Évitez de remplacer ces problèmes par une liste vide : celle-ci pourrait être interprétée comme une sélection valide. Le programme doit distinguer aucun résultat répondant au seuil et aucun résultat parce que la lecture a échoué.
6. Comparer dans deux exécutions neuves
Utilisez d’abord les trois lignes pédagogiques. Avec le seuil 0,5, attendez b et c ; avec 0,9, attendez une liste vide ; avec 0,4, attendez les trois identifiants. Ces réponses se déduisent du contrat et ne sont pas présentées comme des résultats exécutés ici. Elles permettent de repérer un opérateur de comparaison inversé ou un mauvais ordre.
Exécutez ensuite votre notebook redémarré et votre script dans un processus neuf, sur la même entrée. Comparez les valeurs utiles, pas les captures d’écran ni les heures inscrites dans les fichiers. Ajoutez un deuxième jeu représentatif et une entrée invalide. Documentez les différences attendues, comme une présentation plus sobre des sorties.
Une conversion nbconvert peut accélérer le déplacement initial des cellules, mais ses commandes magiques peuvent encore dépendre de Jupyter. Retirez ou remplacez les instructions propres au notebook, les affichages inutiles et les installations improvisées. L’export est un point de départ ; la comparaison depuis un état neuf décide si la migration est terminée.
7. Passer au GPU sans réintroduire l’état caché
Une fois le parcours CPU compris, raccordez le chargement du modèle et le backend à la même structure explicite. Conservez versions, précision, entrée et destination. Le passage au GPU ne corrige ni un ordre de cellules incohérent ni un fichier produit par un ancien essai. Vérifiez séparément que PyTorch peut réellement calculer sur le périphérique choisi.
Si deux lancements produisent des valeurs différentes, distinguez un état oublié, une source aléatoire et les limites numériques du calcul. Une graine n’est pas une promesse universelle d’identité entre versions et matériels. Pour l’entraînement interrompu, utilisez la procédure dédiée aux checkpoints : ce guide transforme le point d’entrée, sans reconstituer les états d’optimiseur ou de générateurs.
La sortie utile est un programme que vous pouvez décrire en une commande, avec ses prérequis et un contrôle de résultat. Le notebook reste libre d’explorer et de tracer ; il ne porte plus seul la mémoire de la façon dont le calcul doit être lancé.