Workshop gammalearn
Programme
# gammalearn library
- passer à un fichier de configuration statique
- configuration standard et configuration avancée
- Reorganisation du repo (séparation des gros fichiers, etc.)
- Apprendre de Michaël les choix de design des classes de datasets, modèles, loss, etc. (pour pouvoir les réordonner, documenter, etc.)
- Existe-il des éléments de gammalearn inutilisés dans la codebase actuelle ?
- [CI] ajout de checkpoints (code quality, coverage, ...) systématique dans une MR ?
- singularity build nécessite de la place dans "/" mais souvent plein ? Comment le gérer ?
- Besoin de faire du MLOps ?
- https://github.com/cta-observatory/dl1-data-handler/pull/143
# Data Analysis
- quelle architecture doit-on privilégier pour les futurs développements et pour l'analyse des données aujourd'hui
- Où trouve-t-on le modèle de référence quand on veut tester gammalearn en inférence sur d'autres projets ? Existe-t-il ou doit-il y en avoir plusieurs (différentes conditions, etc) ?
- comment faire tourner gammascan - test et prise en main à La Palma
- gammascan / lappana / lstmcpipe / hiperta... comment intégrer ces différents pipelines avec gammalearn ?
- qu'est-ce qu'il manque pour faire une analyse complète du Crab (dataset complet papier LST performances) ?
- multimodalité
# Organisation projet et vision
- Quel sera l'usage de gammalearn pour la suite ? interface avec autres softs ?
- planification des développements à venir
- DIRECTA
- échéances
