[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-reproducibility::ru":3,"gloss-cluster-reproducibility::ru":23,"gloss-next-reproducibility::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"reproducibility","mlops","Воспроизводимость","Воспроизводимость в оценке — это свойство, при котором повторный запуск того же измерения даёт тот же ответ, а там, где не даёт, вы можете точно сказать почему. Она важна потому, что любое утверждение об улучшении есть сравнение двух прогонов, а сравнение осмысленно только тогда, когда различие между прогонами и есть то, что вы поменяли. Где это не так, команды празднуют улучшение, которого коллега не видит, и спор обычно решается тем, кто запускал последним, а не свидетельствами. Чтобы прогон был воспроизводим, закрепить нужно несколько вещей, и очевидны лишь некоторые из них. Версию оценочного набора, включая строки, тихо исправленные с прошлого раза. Версию инструкций или шкалы, по которой ставились оценки. Версию проверяемой системы, включая материал подсказки и всё, что она подтягивает: шаг извлечения, читающий меняющийся индекс, делает вчерашний прогон неповторимым, даже когда всё остальное закреплено. Оценщика — человека, скрипт или модель — и его собственную настройку. Порядок предъявления случаев. И случайность в генерации, где зерно есть один рычаг, а не весь ответ. Полная детерминированность часто недостижима, и гнаться за ней — неверная цель. Достижимая и полезная версия в том, что каждый из этих факторов записан рядом с числом, и когда два прогона расходятся, список возможных причин короток и поддаётся проверке. Файл результатов, в котором есть оценка и больше ничего, — это не измерение, а воспоминание о нём, и оно перестаёт заслуживать доверия в момент, когда кто-то задаёт о нём второй вопрос. Самая дешёвая привычка, покупающая большую часть этого, — записывать конфигурацию прогона в файл результатов автоматически, а не в сообщение постфактум. Всё, что зависит от того, вспомнит ли человек пометить, что он менял, остаётся точным примерно две недели.","Воспроизводимость — тот же ответ при повторе оценки или ясная причина расхождения. Что закреплять и почему запись лучше погони за детерминизмом.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"eval-harness","Испытательный стенд оценки (Eval Harness)",{"slug":15,"name":16},"experiment-tracking","Трекинг экспериментов (Experiment Tracking)",{"slug":18,"name":19},"non-determinism","Недетерминированность (Non-Determinism)",{"slug":21,"name":22},"seed-control","Контроль сида (Seed)",[24,28,31,35,38,41,44,47,50,53,56,59],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"acceptance-threshold","Порог приёмки","2026-09-10T03:30:02+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":27},"adjudication","Разрешение разногласий",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"annotation-guidelines","Инструкции по разметке","2026-09-08T21:32:36+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":34},"baseline-model","Базовая модель (baseline)",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":34},"batch-inference","Батч-инференс",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":27},"blind-evaluation","Слепая оценка",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":34},"canary-prompt","Канареечный промпт",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":27},"ceiling-effect","Эффект потолка",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":34},"champion-challenger","Чемпион–претендент (A\u002FB-тестирование моделей)",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":34},"class-imbalance","Дисбаланс классов",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":34},"continuous-batching","Continuous Batching (непрерывная пакетная обработка)",{"slug":60,"category":5,"name":61,"updated_at":27},"coverage-gap","Пробел в покрытии"]