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chore: ignorer logs/, dépister mlflow.db et supprimer trois variables #6

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chore: ignorer logs/, dépister mlflow.db et supprimer trois variables #6

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7 changes: 3 additions & 4 deletions .env.example
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Expand Up @@ -9,12 +9,11 @@ AWS_SESSION_TOKEN=
AWS_S3_ENDPOINT=minio.lab.sspcloud.fr
AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1

# Bucket et préfixes du projet
S3_BUCKET=mon-bucket
S3_PREFIX_RAW=evaluation-ecrit/raw
S3_PREFIX_GROUND_TRUTH=evaluation-ecrit/ground_truth
# Répertoire S3 où déposer les prédictions finies (export post-run), pour relancer
# notebooks et site Quarto sans réexécuter le pipeline. Jamais dans Git.
# Les chemins des DONNÉES d'entrée (imagettes, CSV de codes experts) ne sont pas
# ici : ils vivent dans le YAML de chaque expérience (configs/scoring/*.yaml),
# pour qu'un run reste reproductible à partir de sa seule config.
S3_PREDICTIONS_PREFIX=s3://projet-production-ecrits-depp/predictions

# ─── Service de modèles (vLLM via llm.lab) ──────────────────────
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11 changes: 11 additions & 0 deletions .gitignore
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -19,7 +19,18 @@
!website/slides/img/**/*.jpg
!website/img/**/*.png

# ─── Sorties de run : jamais dans Git ──────────────────────────
# Les logs de benchmark contiennent des extraits de copies (transcriptions
# d'élèves mineurs) : les versionner ferait sortir des données du SSP Cloud.
logs/
checkpoints/

# ─── MLflow (suivi local, ne pas versionner) ───────────────────
# mlflow.db était suivi par Git malgré cette règle (un .gitignore n'a aucun
# effet sur un fichier déjà indexé) : il a été retiré de l'index. C'était un
# vestige d'une version antérieure du code, où le scoring était tracé dans
# MLflow ; il l'est désormais dans Langfuse, MLflow ne servant plus qu'au
# fine-tuning HTR sur GPU.
mlflow.db
mlruns/
mlartifacts/
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2 changes: 1 addition & 1 deletion README.md
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -446,7 +446,7 @@ evaluation_dictee/
│ ├── 04_diagnostic.ipynb ← inspection copie par copie
│ └── 05_analyse_transcription_htr.ipynb ← analyse HTR
├── website/ ← site Quarto (archi, résultats, métriques, fine-tuning)
├── tests/ ← 83 tests unitaires (pytest)
├── tests/ ← 155 tests unitaires (pytest)
└── docs/ ← décisions, grille de codage, schéma du pipeline
```

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Binary file removed mlflow.db
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Binary file not shown.
1 change: 0 additions & 1 deletion src/evaluation_dictee/config.py
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -19,7 +19,6 @@ class Secrets(BaseSettings):
aws_access_key_id: str = ""
aws_secret_access_key: str = ""
aws_s3_endpoint: str = "minio.lab.sspcloud.fr"
s3_bucket: str = ""
# Répertoire S3 où sont déposées les prédictions finies (JAMAIS dans Git : les
# transcriptions sont des données d'élèves mineurs). Sert à relancer notebooks
# et site Quarto sans réexécuter le pipeline. Surchargé par S3_PREDICTIONS_PREFIX.
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