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[ML] DataScienceWithAgents hors 02-ML-Cours : converger les 17 carnets Python hors canon au CPython 3.13 #23802

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[ML] DataScienceWithAgents hors 02-ML-Cours : converger les 17 carnets Python hors canon au CPython 3.13#23802

Description

@jsboige
jsboige
opened on Oct 31, 2026

Part of #23384.

Constat

Hors 02-ML-Cours (deja suivi par #23374), les sous-series de ML/DataScienceWithAgents portent encore 17 carnets sous kernelspec python3 dont l'estampille n'est pas le canon CPython 3.13. Mesure faite sur les blobs d'origin/main (ls-tree -r origin/main + git show origin/main:<path>), au commit e89519fe26, le 2026-10-31 — jamais sur l'arbre de travail d'un checkout partage.

Carnet Estampille Cellules Classe
03-Deep-Learning/3.2-Optimisateurs 3.11.9 11 local, CPU
05-Wavelet-Scattering/WS-00c-Scattering-from-scratch 3.11.9 12 local
05-Wavelet-Scattering/WS-01-Denoising-SOTA 3.11.17 14 local
05-Wavelet-Scattering/WS-03-Synthese-Scattering-vs-ResNet 3.12.8 9 local
Track2-GoogleADK/Day5-DS-Star/Lab12c-Agent-Handoff 3.11.9 8 local
Track2-GoogleADK/Day6-MLE-Star/Lab13-Web-Search-SOTA 3.12.13 12 local
Track2-GoogleADK/Day6-MLE-Star/Lab14-Ablation-Refinement 3.12.13 13 local
04-Vision/4.1-Conv-NumPy-Torch-Allclose 3.11.9 10 telechargement HTTP
03-Deep-Learning/3.9b-Compression-Pruning-from-scratch 3.10.22 23 CUDA
03-Deep-Learning/3.9e-Compression-SOTA 3.11.15 20 CUDA
04-Vision/4.2-ConvNet-Profonde-Residuelles 3.11.9 19 CUDA
04-Vision/4.3-TransferLearning-ResNet 3.11.16 10 CUDA + poids pre-entraines
05-Wavelet-Scattering/WS-02-Scattering-SOTA 3.11.9 12 CUDA
03-Deep-Learning/3.13b-Deux-Cartes-Reelles-DDP-FSDP-nccl 3.11.10 7 2 GPU + nccl
Track1-LangChain/.../Lab6-First-Agent 3.11.9 9 cle d'API
Track2-GoogleADK/Day5-DS-Star/Lab12b-Sequential-Orchestration 3.11.9 8 cle d'API
03-Deep-Learning/_archive/3.9f-Compression-Pruning-SOTA 3.11.9 13 archive — hors canon par convention

Sur les 116 carnets de la serie, 99 sont deja au canon ; ces 17-la ne le sont pas.

Pourquoi la classe compte plus que le total

Re-executer un carnet ne se justifie que si la re-execution ne degrade pas sa preuve (C.2, Stop & Repair). Trois barrieres reelles, nommees ici pour que la prochaine lane n'ait pas a les re-deduire :

  1. CUDA (6 carnets) — la montee de noyau change la pile torch, et les noyaux CUDA ne sont pas reproductibles d'une version a l'autre : une re-execution peut deplacer des chiffres sans qu'aucune cause de code ne soit en jeu. Ce n'est pas une interdiction, c'est un diagnostic a poser (C.4, cause (d)/(e)) avant de committer.
  2. Cle d'API (2 carnets) — une re-execution sans cle produit Execution sautee (API non configuree) et remplace une sortie substantielle par un repli : c'est le contournement de C.2 par la porte de secours, et le ratchet Output-collapse le signale.
  3. Telechargement HTTP (1 carnet) — 4.1 recupere une image par urllib.request : la sortie depend du contenu servi ce jour-la, il lui faut un instantane fige ou une justification ecrite.

Les 7 carnets locaux (dont 3.2-Optimisateurs) sont le pool directement servable.

Attendu

Une PR par carnet (ou par paire coherente), kernel python3 au canon CPython 3.13.15, re-executee par papermill, commitee avec ses sorties (C.2), et un diagnostic C.4 ecrit dans le body quand la re-execution deplace une valeur.

scripts/notebook_tools/check_kernel_drift.py origin/main doit rendre findings: [] sur le diff.

Tranches

  • tranche 1 — 03-Deep-Learning/3.2-Optimisateurs (local, CPU, entierement seede)
  • tranches suivantes — les 6 autres locaux, puis les barrieres une par une avec leur diagnostic

Voir #23384 (census des carnets Python hors canon).

Activity

  1. jsboige commented on Oct 31, 2026

    @jsboige
    jsboige
    on Oct 31, 2026
    OwnerAuthor

    [CLAIMED] lane myia-po-2027:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/03-Deep-Learning/3.2-Optimisateurs.ipynb -- tranche 1 : convergence kernel python3 vers CPython 3.13.15, re-execution papermill avec sorties

  2. jsboige commented on Oct 31, 2026

    @jsboige
    jsboige
    on Oct 31, 2026
    OwnerAuthor

    [DELIVERED] lane myia-po-2027:CoursIA -- PR #23804 -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/03-Deep-Learning/3.2-Optimisateurs.ipynb

    Tranche 1 de la famille 03-Deep-Learning : le carnet passe au noyau 3.13.15, avec deux correctifs de source que la re-execution a fait apparaitre (garde de debordement sur la norme, qui supprime un RuntimeWarning porteur d'un chemin machine dans la sortie committee ; identifiant de cellule invalide au regard du motif nbformat).

    Sorties : 11/11 cellules executees, 0 erreur, aucun texte de sortie modifie hors la cellule dont la source change. Cinq gardes locales vertes.

    Les tranches suivantes de cette famille (WS-00c, WS-01, WS-03, Lab12c, Lab13, Lab14, puis 4.1 avec son probleme d'instantane HTTP) restent ouvertes et ne sont pas couvertes par ce claim.

  3. jsboige commented on Oct 31, 2026

    @jsboige
    jsboige
    on Oct 31, 2026
    OwnerAuthor

    [CLAIMED-AMEND] lane myia-po-2027:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/05-Wavelet-Scattering/WS-00c-Scattering-from-scratch.ipynb

    Tranche 2 de la famille : re-execution de WS-00c-Scattering-from-scratch vers le canon CPython 3.13.15. La tranche 1 (3.2-Optimisateurs, livree PR #23804) est rendue par son [DELIVERED].

    Note d'env pour les tranches WS suivantes : kymatio (toutes versions disponibles, master compris) importe sph_harm au chargement via son frontend 3D, symbole retire de scipy >= 1.15 ; le canon noyau porte scipy 1.18.1. Reparation locale en cours (alias documente vers sph_harm_y), les carnets WS n'exercent jamais le chemin 3D.

  4. jsboige commented on Oct 31, 2026

    @jsboige
    jsboige
    on Oct 31, 2026
    OwnerAuthor

    [DELIVERED] lane myia-po-2027:CoursIA -- PR #23812 -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/05-Wavelet-Scattering/WS-00c-Scattering-from-scratch.ipynb

    Tranche 2 : WS-00c au canon CPython 3.13.15, 12/12 cellules executees, 0 erreur, 0 source modifiee. Deux cellules de sortie triees une par une (verdict allclose inchange, classement scattering > pixels inchange, aucun chiffre epingle en prose).

    Reparation d'env livree au passage pour toute la serie WS : kymatio (toutes versions disponibles, master compris) importe scipy.special.sph_harm (retire en 1.15) au chargement de son frontend 3D ; alias documente vers sph_harm_y pose dans le user-site du noyau. Detail dans le body de la PR.

    Tranches restantes : WS-01, WS-03, Lab12c/13/14, 4.1 (instantane HTTP), puis barrieres CUDA/API avec diagnostic.

  5. jsboige commented on Oct 31, 2026

    @jsboige
    jsboige
    on Oct 31, 2026
    OwnerAuthor

    [CLAIMED-AMEND] lane myia-po-2027:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/05-Wavelet-Scattering/WS-01-Denoising-SOTA.ipynb

    Tranche 3 de la famille : re-execution de WS-01-Denoising-SOTA vers le canon CPython 3.13.15. Les tranches 1-2 sont livrees (#23804, #23812).

    Env : PyWavelets + scikit-image installes dans le noyau (regle F) ; pywt roundtrip et denoise_wavelet smoke-testes.

  6. jsboige commented on Oct 31, 2026

    @jsboige
    jsboige
    on Oct 31, 2026
    OwnerAuthor

    [DELIVERED] lane myia-po-2027:CoursIA -- PR #23814 -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/05-Wavelet-Scattering/WS-01-Denoising-SOTA.ipynb

    Tranche 3 : WS-01 au canon CPython 3.13.15, 14/14 cellules executees, 0 erreur, 0 source modifiee. La seule sortie qui bouge est la banniere de versions (numpy 2.4.6, matplotlib 3.11.1, scikit-image 0.26.0, pywt 1.8.0 inchange) ; toutes les cellules numeriques (PSNR des six methodes, sweep, figures) sont byte-identiques.

    Env : PyWavelets + scikit-image installes dans le noyau canon (regle F), smoke-testes avant execution.

    Tranches restantes : WS-03, Lab12c/13/14, 4.1 (instantane HTTP), barrieres CUDA/API.

  7. jsboige commented on Oct 31, 2026

    @jsboige
    jsboige
    on Oct 31, 2026
    OwnerAuthor

    [CLAIMED-AMEND] lane myia-po-2027:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/05-Wavelet-Scattering/WS-03-Synthese-Scattering-vs-ResNet.ipynb

    Tranche 4 de la famille : re-execution de WS-03 vers le canon CPython 3.13.15. Tranches 1-3 livrees (#23804, #23812, #23814).

  8. jsboige commented on Oct 31, 2026

    @jsboige
    jsboige
    on Oct 31, 2026
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    [DELIVERED] lane myia-po-2027:CoursIA -- PR #23822 -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/05-Wavelet-Scattering/WS-03-Synthese-Scattering-vs-ResNet.ipynb

  9. jsboige commented on Oct 31, 2026

    @jsboige
    jsboige
    on Oct 31, 2026
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    [CLAIMED-AMEND] lane myia-po-2027:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/Track2-GoogleADK/Day5-DS-Star/Lab12c-Agent-Handoff.ipynb

  10. jsboige commented on Oct 31, 2026

    @jsboige
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    on Oct 31, 2026
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    [DELIVERED] lane myia-po-2027:CoursIA -- PR #23839 -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/Track2-GoogleADK/Day5-DS-Star/Lab12c-Agent-Handoff.ipynb

  11. jsboige commented on Oct 31, 2026

    @jsboige
    jsboige
    on Oct 31, 2026
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    [CLAIMED-AMEND] lane myia-po-2027:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/Track2-GoogleADK/Day5-DS-Star/Lab12b-Sequential-Orchestration.ipynb

  12. jsboige commented on Oct 31, 2026

    @jsboige
    jsboige
    on Oct 31, 2026
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    [DELIVERED] lane myia-po-2027:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/Track2-GoogleADK/Day5-DS-Star/Lab12b-Sequential-Orchestration.ipynb -- Lab12b 3.11.9->3.13.15 par PR #23844

  13. jsboige commented on Oct 31, 2026

    @jsboige
    jsboige
    on Oct 31, 2026
    OwnerAuthor

    [CLAIMED-AMEND] lane myia-po-2027:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/Track2-GoogleADK/Day6-MLE-Star/Lab14-Ablation-Refinement.ipynb

  14. jsboige commented on Oct 31, 2026

    @jsboige
    jsboige
    on Oct 31, 2026
    OwnerAuthor

    [DELIVERED] lane myia-po-2027:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/Track2-GoogleADK/Day6-MLE-Star/Lab14-Ablation-Refinement.ipynb -- Lab14 3.12.13->3.13.15, modele preserve, par PR #23848

  15. jsboige commented on Oct 31, 2026

    @jsboige
    jsboige
    on Oct 31, 2026
    OwnerAuthor

    [CLAIMED-AMEND] lane myia-po-2027:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/Track2-GoogleADK/Day6-MLE-Star/Lab13-Web-Search-SOTA.ipynb -- tranche 8 : Lab13 3.12.13->3.13.15 (arXiv vivant + LLM openai/gpt-5.6-sol)

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  17. myia-ai-01
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  18. jsboige
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    Fix(dswa,#23802): 4.3 re-execute sous torch 2.14.1+cu126

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    Fix(dswa,#23802): 4.2 re-executee sous torch 2.14.1+cu126

    c209582
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    Fix(notebooks,#23802): tranche 11 -- 4.2-ConvNet-Profonde-Residuelles…

    706230d

    Fix(dswa,#23802): 4.3-TransferLearning-ResNet au canon CPython 3.13.15 (

    7a82f8f

    Fix(notebooks,#23802): tranche 13 — 3.9b Compression-Pruning au canon…

    2d5f2d6

    Fix(dswa,#23802): tranche 14 — convergence kernel canon 3.13.15 de 3.…

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