ai_learning/common/REVIEW_CHECKLIST.md

2.4 KiB
Raw Permalink Blame History

Чек-лист сдачи задания

Перед запросом проверки убедитесь в базовых пунктах:

  • прочитаны связанные главы, а ключевая идея и ограничения метода объяснимы своими словами;
  • задача и выбранная метрика сформулированы;
  • train/validation/test разделены до подбора параметров;
  • нет утечки целевой переменной или test-данных;
  • seed и версии ключевых библиотек указаны;
  • код запускается из чистого окружения по инструкции;
  • присутствует простой baseline;
  • графики имеют подписи, единицы и легенду;
  • исследованы не только средние метрики, но и ошибки;
  • вывод отвечает на вопрос эксперимента;
  • ограничения и неудачные попытки не скрыты.

По мере появления production-требований

Эти пункты не обязательны для каждого раннего модуля. Отмечайте только применимые к конкретному заданию:

  • входы, выходы, типы, диапазоны и ошибки закреплены контрактом;
  • API или batch-интерфейс проверен на корректный и ошибочный запрос;
  • контейнер собирается воспроизводимо и запускается без локальных путей;
  • версия модели и метаданные артефакта зарегистрированы в model registry;
  • определены сигналы data/concept drift и действия при их срабатывании;
  • заданы release-критерии, стратегия развёртывания и безопасный rollback;
  • проверены latency, ресурсы, логирование и наблюдаемость, если они важны.

Запрос проверки: Проверь modules/XX/assignments/YY, решение лежит в solution.