代码运行与可复现
教材《人工智能导论》7.1.2 / 内部第4点 · 已审核
通俗解释
模型训练一旦进入中大规模阶段，研发效率的关键不再只是模型能否构建出来，而在于能否稳定运行、快速排障和可信对比实验。 因此，模型运行需要具备可观测、可回滚、可对比三项能力，以支撑持续迭代与结果复现。
例子
在另一台机器按记录的依赖版本、随机种子和命令重跑实验，比较输出。
容易混淆
只有代码文件不够复现实验，还需记录数据、环境、参数和运行命令。
检查理解
用自己的话解释“代码运行与可复现”在“人工智能开发环境”中的作用，并举出教材中的一个例子或适用场景。对照原文检查条件、公式和图表。
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要点：模型训练一旦进入中大规模阶段，研发效率的关键不再只是模型能否构建出来，而在于能否稳定运行、快速排障和可信对比实验。 因此，模型运行需要具备可观测、可回滚、可对比三项能力，以支撑持续迭代与结果复现。 示例：在另一台机器按记录的依赖版本、随机种子和命令重跑实验，比较输出。