Suivi d'expériences TypeScript : Garantir la sécurité des types dans la recherche en apprentissage automatique

Le monde de la recherche en apprentissage automatique est un mélange dynamique, souvent chaotique, de prototypage rapide, de pipelines de données complexes et d'expérimentation itérative. Au cœur de tout cela se trouve l'écosystème Python, un moteur puissant d'innovation avec des bibliothèques comme PyTorch, TensorFlow et scikit-learn. Pourtant, cette flexibilité même peut introduire des défis subtils mais significatifs, en particulier dans la manière dont nous suivons et gérons nos expériences. Nous avons tous connu cela : un hyperparamètre mal orthographié dans un fichier YAML, une métrique enregistrée comme une chaîne de caractères au lieu d'un nombre, ou un changement de configuration qui rompt silencieusement la reproductibilité. Ce ne sont pas de simples désagréments ; ce sont des menaces importantes pour la rigueur scientifique et la vélocité du projet.

Et si nous pouvions apporter la discipline et la sécurité d'un langage fortement typé à la couche de métadonnées de nos workflows ML, sans abandonner la puissance de Python pour l'entraînement de modèles ? C'est là qu'un héros inattendu apparaît : TypeScript. En définissant nos schémas d'expérience en TypeScript, nous pouvons créer une source unique de vérité qui valide nos configurations, guide nos IDE et assure la cohérence du backend Python au tableau de bord web. Ce billet explore une approche hybride pratique pour parvenir à une sécurité des types de bout en bout dans le suivi d'expériences ML, comblant le fossé entre la science des données et l'ingénierie logicielle robuste.

Le monde ML centré sur Python et ses angles morts en matière de sécurité des types

Le règne de Python dans le domaine de l'apprentissage automatique est incontesté. Son typage dynamique est une fonctionnalité, pas un bug, permettant le type d'itération rapide et d'analyse exploratoire que la recherche exige. Cependant, à mesure que les projets passent d'un simple notebook Jupyter à un programme de recherche collaboratif et multi-expériences, ce dynamisme révèle son côté obscur.

Les dangers du "Développement piloté par les dictionnaires"

Un modèle courant dans les projets ML consiste à gérer les configurations et les paramètres à l'aide de dictionnaires, souvent chargés à partir de fichiers JSON ou YAML. Bien que simple au démarrage, cette approche est fragile :

• Vulnérabilité aux fautes de frappe : Mal orthographier une clé comme `learning_rate` en `learning_rte` ne déclenchera pas d'erreur. Votre code accèdera simplement à une valeur `None` ou à une valeur par défaut, ce qui entraînera des exécutions d'entraînement silencieusement incorrectes et produira des résultats trompeurs.
• Ambigüité structurelle : La configuration de l'optimiseur se trouve-t-elle sous `config['optimizer']` ou `config['optim']` ? Le taux d'apprentissage est-il une clé imbriquée ou de premier niveau ? Sans schéma formel, chaque développeur doit deviner ou se référer constamment à d'autres parties du code.
• Problèmes de conversion de type : `num_layers` est-il l'entier `4` ou la chaîne de caractères `"4"` ? Votre script Python pourrait le gérer, mais qu'en est-il des systèmes en aval ou du tableau de bord frontal qui attend un nombre pour le tracé ? Ces incohérences créent une cascade d'erreurs d'analyse.

La crise de la reproductibilité

La reproductibilité scientifique est la pierre angulaire de la recherche. En ML, cela signifie être capable de réexécuter une expérience avec exactement le même code, les mêmes données et la même configuration pour obtenir le même résultat. Lorsque votre configuration est une collection lâche de paires clé-valeur, la reproductibilité en pâtit. Un changement subtil et non documenté dans la structure de la configuration peut rendre impossible la reproduction d'anciennes expériences, invalidant de fait les travaux antérieurs.

Friction de collaboration

Lorsqu'un nouveau chercheur rejoint un projet, comment apprend-il la structure attendue d'une configuration d'expérience ? Il doit souvent la reconstituer à partir de la base de code. Cela ralentit l'intégration et augmente la probabilité d'erreurs. Un contrat formel et explicite définissant ce qui constitue une expérience valide est essentiel pour un travail d'équipe efficace.

Pourquoi TypeScript ? Le héros inattendu de l'orchestration ML

À première vue, suggérer un sur-ensemble de JavaScript pour un problème ML semble contre-intuitif. Nous ne proposons pas de remplacer Python pour le calcul numérique. Au lieu de cela, nous utilisons TypeScript pour ce qu'il fait de mieux : définir et faire respecter les structures de données. Le "plan de contrôle" de vos expériences ML – la configuration, les métadonnées et le suivi – est fondamentalement un problème de gestion des données, et TypeScript est exceptionnellement bien adapté pour le résoudre.

Définir des contrats "blindés" avec des interfaces et des types

TypeScript vous permet de définir des formes explicites pour vos données. Vous pouvez créer un contrat auquel chaque configuration d'expérience doit adhérer. Ce n'est pas seulement de la documentation ; c'est une spécification vérifiable par machine.

Considérez cet exemple simple :

            // Dans un fichier types.ts partagé

export type OptimizerType = 'adam' | 'sgd' | 'rmsprop';

export interface OptimizerConfig {
  type: OptimizerType;
  learning_rate: number;
  beta1?: number; // Propriété facultative
  beta2?: number; // Propriété facultative
}

export interface DatasetConfig {
  name: string;
  path: string;
  batch_size: number;
  shuffle: boolean;
}

export interface ExperimentConfig {
  id: string;
  description: string;
  model_name: 'ResNet' | 'ViT' | 'BERT';
  dataset: DatasetConfig;
  optimizer: OptimizerConfig;
  epochs: number;
}
            

              
                Copy
              
            
          

Ce bloc de code est désormais la source unique de vérité pour ce à quoi ressemble une expérience valide. C'est clair, lisible et sans ambiguïté.

Détecter les erreurs avant de gaspiller un seul cycle GPU

Le principal avantage de cette approche est la validation avant l'exécution. Avec TypeScript, votre IDE (comme VS Code) et le compilateur TypeScript deviennent votre première ligne de défense. Si vous tentez de créer un objet de configuration qui viole le schéma, vous obtenez une erreur immédiate :

            // Ceci afficherait une ligne rouge ondulée dans votre IDE !
const myConfig: ExperimentConfig = {
  // ... autres propriétés
  optimizer: {
    type: 'adam',
    learning_rte: 0.001 // ERREUR : La propriété 'learning_rte' n'existe pas.
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Cette boucle de rétroaction simple évite d'innombrables heures de débogage d'exécutions qui ont échoué en raison d'une faute de frappe triviale dans un fichier de configuration.

Combler le fossé vers le frontend

Les plateformes MLOps et les traqueurs d'expériences sont de plus en plus basés sur le web. Des outils comme Weights & Biases, MLflow et les tableaux de bord personnalisés ont tous une interface web. C'est là que TypeScript excelle. Le même `ExperimentConfig` type utilisé pour valider votre configuration Python peut être importé directement dans votre frontend React, Vue ou Svelte. Cela garantit que votre frontend et votre backend sont toujours synchronisés en ce qui concerne la structure des données, éliminant ainsi une catégorie massive de bugs d'intégration.

Un cadre pratique : L'approche hybride TypeScript-Python

Décrivons une architecture concrète qui tire parti des forces des deux écosystèmes. L'objectif est de définir des schémas en TypeScript et de les utiliser pour faire respecter la sécurité des types sur l'ensemble du workflow ML.

Le workflow se compose de cinq étapes clés :

1. La "Source Unique de Vérité" TypeScript : Un package central, contrôlé par version, où tous les types et interfaces liés aux expériences sont définis.
2. Génération de schémas : Une étape de build qui génère automatiquement une représentation compatible Python (comme les modèles Pydantic ou les schémas JSON) à partir des types TypeScript.
3. Exécuteur d'expériences Python : Le script d'entraînement principal en Python qui charge un fichier de configuration (par exemple, YAML) et le valide par rapport au schéma généré avant de lancer le processus d'entraînement.
4. API de journalisation (Logging) avec sécurité des types : Un service backend (qui pourrait être en Python/FastAPI ou Node.js/Express) qui reçoit les métriques et les artefacts. Cette API utilise les mêmes schémas pour valider toutes les données entrantes.
5. Tableau de bord Frontend : Une application web qui consomme nativement les types TypeScript pour afficher en toute confiance les données d'expérience sans incertitude.

Exemple d'implémentation étape par étape

Passons en revue un exemple plus détaillé de la manière de configurer cela.

Étape 1 : Définir votre schéma en TypeScript

Dans votre projet, créez un répertoire, par exemple `packages/schemas`, et à l'intérieur, un fichier nommé `experiment.types.ts`. C'est là que vos définitions canoniques résideront.

            // packages/schemas/experiment.types.ts

export interface Metrics {
  epoch: number;
  timestamp: string;
  values: {
    [metricName: string]: number;
  };
}

export interface Hyperparameters {
  learning_rate: number;
  batch_size: number;
  dropout_rate: number;
  optimizer: 'adam' | 'sgd';
}

export interface Experiment {
  id: string;
  project_name: string;
  start_time: string;
  status: 'running' | 'completed' | 'failed';
  params: Hyperparameters;
  metrics: Metrics[];
}
            

              
                Copy
              
            
          

Étape 2 : Générer des modèles compatibles Python

La magie réside dans le maintien de la synchronisation de Python avec TypeScript. Nous pouvons y parvenir en convertissant d'abord nos types TypeScript dans un format intermédiaire comme le schéma JSON, puis en générant des modèles Pydantic Python à partir de ce schéma.

Un outil comme `typescript-json-schema` peut gérer la première partie. Vous pouvez ajouter un script à votre `package.json` :

            "scripts": {
  "build:schema": "typescript-json-schema ./packages/schemas/experiment.types.ts Experiment --out ./schemas/experiment.schema.json"
}
            

              
                Copy
              
            
          

Ceci génère un fichier `experiment.schema.json` standard. Ensuite, nous utilisons un outil comme `json-schema-to-pydantic` pour convertir ce schéma JSON en un fichier Python.

            # Dans votre terminal
json-schema-to-pydantic ./schemas/experiment.schema.json > ./my_ml_project/schemas.py

            

              
                Copy
              
            
          

Ceci produira un fichier `schemas.py` qui ressemblera à ceci :

            # my_ml_project/schemas.py (auto-généré)

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Dict, Literal

class Hyperparameters(BaseModel):
    learning_rate: float
    batch_size: int
    dropout_rate: float
    optimizer: Literal['adam', 'sgd']

class Metrics(BaseModel):
    epoch: int
    timestamp: str
    values: Dict[str, float]

class Experiment(BaseModel):
    id: str
    project_name: str
    start_time: str
    status: Literal['running', 'completed', 'failed']
    params: Hyperparameters
    metrics: List[Metrics]

            

              
                Copy
              
            
          

Étape 3 : Intégrer avec votre script d'entraînement Python

Désormais, votre script d'entraînement Python principal peut utiliser ces modèles Pydantic pour charger et valider les configurations en toute confiance. Pydantic analysera, vérifiera les types et signalera automatiquement toute erreur.

            # my_ml_project/train.py

import yaml
from schemas import Hyperparameters # Importer le modèle généré

def main(config_path: str):
    with open(config_path, 'r') as f:
        raw_config = yaml.safe_load(f)
    
    try:
        # Pydantic gère la validation et le transtypage !
        params = Hyperparameters(**raw_config['params'])
    except Exception as e:
        print(f"Configuration invalide : {e}")
        return

    print(f"Configuration validée avec succès ! Démarrage de l'entraînement avec un taux d'apprentissage : {params.learning_rate}")
    # ... reste de votre logique d'entraînement ...
    # model = build_model(params)
    # train(model, params)

if __name__ == "__main__":
    main('configs/experiment-01.yaml')

            

              
                Copy
              
            
          

Si `configs/experiment-01.yaml` contient une faute de frappe ou un type de données erroné, Pydantic lèvera immédiatement une `ValidationError`, vous évitant ainsi une exécution coûteuse ayant échoué.

Étape 4 : Enregistrer les résultats avec une API à sécurité de type

Lorsque votre script enregistre des métriques, il les envoie à un serveur de suivi. Ce serveur doit également faire respecter le schéma. Si vous construisez votre serveur de suivi avec un framework comme FastAPI (Python) ou Express (Node.js/TypeScript), vous pouvez réutiliser vos schémas.

Un endpoint Express en TypeScript ressemblerait à ceci :

            // tracking-server/src/routes.ts
import { Request, Response } from 'express';
import { Metrics, Experiment } from '@my-org/schemas'; // Importer depuis le package partagé

app.post('/log_metrics', (req: Request, res: Response) => {
  const metrics: Metrics = req.body; // Le corps est automatiquement validé par le middleware
  
  // Nous savons avec certitude que metrics.epoch est un nombre
  // et que metrics.values est un dictionnaire de chaînes de caractères vers des nombres.
  console.log(`Métriques reçues pour l'époque ${metrics.epoch}`);
  
  // ... sauvegarder dans la base de données ...
  res.status(200).send({ status: 'ok' });
});

            

              
                Copy
              
            
          

Étape 5 : Visualisation dans un Frontend à sécurité de type

C'est ici que la boucle se referme magnifiquement. Votre tableau de bord web, probablement construit en React, peut importer les types TypeScript directement depuis le même répertoire partagé `packages/schemas`.

            // dashboard-ui/src/components/ExperimentTable.tsx

import React, { useState, useEffect } from 'react';
import { Experiment } from '@my-org/schemas'; // IMPORT NATIF !

const ExperimentTable: React.FC = () => {
  const [experiments, setExperiments] = useState([]);

  useEffect(() => {
    // récupérer les données du serveur de suivi
    fetch('/api/experiments')
      .then(res => res.json())
      .then((data: Experiment[]) => setExperiments(data));
  }, []);

  return (
    
      {/* ... en-têtes de tableau ... */}
      
        {experiments.map(exp => (
           {/* L'autocomplétion sait que .learning_rate existe ! */}
            
        ))}
      

            
{exp.project_name}
            
{exp.params.learning_rate}
{exp.status}
          
    
  );
}

            

              
                Copy
              
            
          

Il n'y a aucune ambiguïté. Le code frontend sait exactement quelle forme l'objet `Experiment` a. Si vous ajoutez un nouveau champ à votre `Experiment` type dans le package de schémas, TypeScript signalera immédiatement toute partie de l'interface utilisateur qui doit être mise à jour. C'est un énorme gain de productivité et un mécanisme de prévention des bugs.

Répondre aux préoccupations et contre-arguments potentiels

"N'est-ce pas de la sur-ingénierie ?"

Pour un chercheur solitaire travaillant sur un projet de week-end, peut-être. Mais pour tout projet impliquant une équipe, une maintenance à long terme ou une voie vers la production, ce niveau de rigueur n'est pas de la sur-ingénierie ; c'est du développement logiciel de niveau professionnel. Le coût initial de mise en place est rapidement compensé par le temps gagné en déboguant des erreurs de configuration triviales et par la confiance accrue dans vos résultats.

"Pourquoi ne pas utiliser uniquement Pydantic et les annotations de type Python ?"

Pydantic est une bibliothèque phénoménale et un élément crucial de cette architecture proposée. Cependant, l'utiliser seule ne résout que la moitié du problème. Votre code Python devient sécurisé en termes de types, mais votre tableau de bord web doit toujours deviner la structure des réponses API. Cela conduit à une dérive de schéma, où la compréhension des données par le frontend se désynchronise du backend. En faisant de TypeScript la source de vérité canonique, nous nous assurons que les deux, le backend Python (via la génération de code) et le frontend JavaScript/TypeScript (via des importations natives), sont parfaitement alignés.

"Notre équipe ne connaît pas TypeScript."

La partie de TypeScript requise pour ce workflow consiste principalement à définir des types et des interfaces. Cela présente une courbe d'apprentissage très douce pour quiconque est familier avec les langages orientés objet ou de style C, y compris la plupart des développeurs Python. La proposition de valeur d'éliminer toute une classe de bugs et d'améliorer la documentation est une raison convaincante d'investir un peu de temps dans l'apprentissage de cette compétence.

L'avenir : Une pile MLOps plus unifiée

Cette approche hybride indique un avenir où les meilleurs outils sont choisis pour chaque partie de la pile MLOps, avec des contrats solides garantissant qu'ils fonctionnent ensemble de manière transparente. Python continuera de dominer le monde de la modélisation et du calcul numérique. Pendant ce temps, TypeScript consolide son rôle de langage de choix pour la construction d'applications robustes, d'API et d'interfaces utilisateur.

En utilisant TypeScript comme le liant – le définisseur des contrats de données qui circulent dans le système – nous adoptons un principe fondamental de l'ingénierie logicielle moderne : la conception par contrat. Nos schémas d'expérience deviennent une forme de documentation vivante, vérifiée par machine, qui accélère le développement, prévient les erreurs et, en fin de compte, améliore la fiabilité et la reproductibilité de notre recherche.

Conclusion : Apportez de la confiance à votre chaos

Le chaos de la recherche ML fait partie de sa puissance créative. Mais ce chaos devrait être concentré sur l'expérimentation de nouvelles architectures et idées, et non sur le débogage d'une faute de frappe dans un fichier YAML. En introduisant TypeScript comme couche de schéma et de contrat pour le suivi d'expériences, nous pouvons apporter ordre et sécurité aux métadonnées qui entourent nos modèles.

Les points clés à retenir sont clairs :

• Source unique de vérité : La définition de schémas en TypeScript fournit une définition canonique, versionnée, des structures de données de votre expérience.
• Sécurité des types de bout en bout : Cette approche protège l'ensemble de votre workflow, du script Python qui ingère la configuration au tableau de bord React qui affiche les résultats.
• Collaboration améliorée : Les schémas explicites servent de documentation parfaite, facilitant la contribution confiante des membres de l'équipe.
• Moins de bugs, itération plus rapide : En détectant les erreurs au moment de la "compilation" plutôt qu'à l'exécution, vous économisez de précieuses ressources de calcul et du temps de développement.

Vous n'avez pas besoin de réécrire tout votre système du jour au lendemain. Commencez petit. Pour votre prochain projet, essayez de définir uniquement votre schéma d'hyperparamètres en TypeScript. Générez les modèles Pydantic et voyez ce que cela fait d'avoir votre IDE et votre validateur de code travailler pour vous. Vous pourriez découvrir que cette petite dose de structure apporte un nouveau niveau de confiance et de rapidité à votre recherche en apprentissage automatique.