Opérations

Utilisez cette page pour l'hygiène des dossiers opérationnels, les checks de validation et les workflows de release/sécurité. Prérequis: dépendances du projet installées dans l'environnement actif.

Répertoires d'artefacts

data/: datasets préparés, incluant data/meta.json pour les runs bin.
checkpoints/: sorties d'entraînement (ckpt_last.pt, train_log.json, ckpt_best.pt si activé).
outputs/: artefacts exportés (hf_export/, gguf/, sorties de fine-tuning).
runs/: logs d'expérience optionnels ou exports de trackers externes (pas créés automatiquement par les scripts core).

Note

Les scripts core écrivent surtout dans checkpoints/ et outputs/. Gardez ces dossiers dans vos notes de run, mais ne commitez pas de gros artefacts.

Commandes

Checks qualité locaux:

python -m pytest -q
ruff check src scripts tests train.py generate.py demo_gradio.py --select E9,F63,F7,F82

Checks de build docs:

python -m pip install -r docs/requirements.txt
python -m mkdocs build

Fichiers de sortie / artefacts produits

Logs tests/lint dans le terminal
Site docs dans site/ après mkdocs build
Pipelines CI: .github/workflows/ci.yml et .github/workflows/docs.yml

Sécurité et release

Signalement sécurité (voir SECURITY.md):

Utiliser GitHub Security Advisories pour les vulnérabilités
Inclure l'impact, les composants affectés et les étapes de reproduction

Flux de release (voir RELEASE.md):

Vérifier que la CI est verte.
Lancer les validations locales.
Mettre à jour la version et le changelog.
Tagger et publier la release.

Erreurs fréquentes

Dépendances manquantes: voir Torch not installed.
Confusion metadata/path: voir Meta path mismatch.
CUDA attendu mais indisponible: voir CUDA not detected.