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fix(genai,#18574): muscle l'exemple guide 3 de Image/01-1 -- mesurer les pixels au lieu d'y croire, + 2 reparations d'automatisation - #19639
Conversation
…rer au lieu de croire L'exemple guide 3 concluait ses deux axes les plus visibles -- eclairage et palette -- par une lecture A L'OEIL (la liste `differences` du groupe), et son bloc `Comparaison des revisions` imprimait un COMPTAGE DE MOTS du prompt, que la Lecture du meme exemple declare elle-meme ne rien mesurer. Or l'exercice 4, juste en dessous, enseigne l'instrument correct (secteurs de teinte, saturation masquee) : l'exemple demontrait donc le contraire de ce que l'exercice prescrit. Ajout d'une mesure sur les pixels des deux axes revendiques. Le bloc de comptage de l'etudiante est CONSERVE -- son commit 86d6f04 l'a introduit, le retirer serait un effacement de contenu etudiant ; la mesure vient a cote, et la Lecture la lit. Resultat mesure (run reel, 37/37 cellules, 0 erreur) : - palette : pixels chauds 18,3% -> 48,6% (+30,3 pts) -- l'axe est CONFIRME et chiffre - eclairage : luminosite 175,2 -> 180,0 (+4,8 sur 255) -- l'axe que l'oeil surestime, porte par la teinte et non par la luminosite - composition : non mesuree par cet indicateur, et la Lecture le dit La fonction de mesure est eprouvee HORS LIGNE avant tout appel API (image chaude / froide / gris) : elle discrimine, et le masque de saturation neutralise bien le gris. Diff purement additif : +39 lignes, 0 retiree. See #18574 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>
…xels, et reparer deux defauts d'automatisation L'exemple guide 3 (contribution etudiante, PR #18561) revendique trois axes visuels -- palette, eclairage, composition -- et n'en mesure aucun : sa preuve est une lecture a l'oeil et un comptage de mots du prompt, que la Lecture du meme exemple declare elle-meme sans rapport avec l'image. L'exercice 4, trois cellules plus bas, enseigne pourtant l'instrument correct (secteurs de teinte, pixels peu satures masques). Ajout purement additif a la cellule 28 (+39/-0) et a la Lecture (cellule 29). Le code de l'etudiante -- prompts, liste `differences`, bloc de comparaison des longueurs -- est conserve integralement : `git show b8f6e37` prouve que son bloc de comptage de mots n'existe pas dans le commit d'integration, il vient de la contribution. L'effacer serait un effacement. La re-execution honnete a expose deux defauts d'automatisation pre-existants : - cellule 4 : le carnet importe `save_generated_image`, qui n'existe pas dans `shared/helpers/genai_helpers.py` (le nom reel est `save_generation_result`). Le nom perime n'apparait qu'a cette ligne dans tout le depot, et un `except ImportError` masquait l'echec : l'import ne pouvait donc jamais reussir, et le carnet tournait en mode autonome depuis toujours. - cellule 23 : le carnet ignorait le contrat `BATCH_MODE` que le runner canonique (`scripts/notebook_tools`) exporte dans l'environnement. Une execution automatisee entrait donc dans le bloc interactif -- qui n'a pas de stdin -- imprimait une invitation a saisir un prompt, puis la retractait par un message d'indisponibilite. Le carnet prend desormais sa branche batch, comme ses carnets freres de la serie. Un utilisateur sous Jupyter n'a pas cette variable : l'interactif reste ouvert pour lui. Re-execution : 16/16 cellules, 0 erreur, outputs commites (C.2). Ratchet output-failure : 0 regressed. Verifie hors ligne avant le run payant : import du helper, et discrimination de la mesure (une image chaude rend une part chaude elevee, et le masque de saturation neutralise un gris). See #18574 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>
Notebook outputs-required (H.4 schema): PASS (every code cell carries an
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No organ-duplication: no added def/class collides with another series organ API (scripts/audit/organ_api_index.yaml). Detector: |
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Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. Explicit |
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Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. The |
github-actions
Bot
added
the
consecutive-code-cells
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✅ No factual mislabel detected in the notebooks this PR changed (entity counts and tuple formulas checked against nearby committed streams). Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. The |
Golden-Set Execution (H.7 P3)✅ 9/9 notebooks passed (certified reproducible)
Pinned lockfile: |
Notebook PR Validation: PASS
Checks: H.1 (no errors), H.3 (execution_count), C.1 (no banned patterns) |
Path-collision (organ #13359/#13615)Cette PR #19639 (
Le verdict terminal (#15578) signale qu'un cote de la paire est deja sur |
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[ADJOINT PREFLIGHT] |
2 participants
Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2024:CoursIA — prev: MED/notebook-python #19632
Objet
Seconde passe
#18574(item 6) surGenAI/Image/01-Foundation/01-1-OpenAI-DALL-E-3.ipynb, exemple guidé 3 (contribution étudiante, PR #18561).Verdict :
À MUSCLER. L'exemple revendique trois axes visuels et n'en mesure aucun, alors que l'instrument correct est enseigné trois cellules plus bas dans le même carnet.Ce que l'exemple revendique, et ce qui manquait
L'étudiante compare deux révisions de prompt et conclut sur trois axes : palette (« contraste bleu / orange chaud »), éclairage (« lumière naturelle directionnelle »), composition. La preuve fournie est une liste
differences— une lecture à l'œil — et un comptage de mots du prompt, que la Lecture du même exemple déclare elle-même sans rapport avec l'image.L'exercice 4, juste en dessous, enseigne pourtant l'instrument juste : secteurs de teinte, pixels peu saturés masqués. Trois pièges y sont nommés, et ils comptent : l'échelle de teinte de Pillow est 0-255 (pas 0-360°), la moyenne arithmétique de teinte n'a pas de sens (deux rouges à cheval sur le rebouclage rendent du cyan), et un gris à H=0 compterait comme « rouge » sans masque de saturation.
Le geste : purement additif
+39 / -0sur la cellule 28,+9 / -0sur la cellule 29. Le code de l'étudiante — prompts, listedifferences, bloc de comparaison des longueurs — est conservé intégralement.git show b8f6e37f1f5:<carnet>prouve que le bloc de comptage de mots n'existe pas dans le commit d'intégration : il vient de la contribution étudiante. L'effacer serait un effacement, pas une musculation.Mesure ajoutée (
profil_couleur) : luminosité moyenne, part de pixels chauds, part de pixels froids — secteurs 0-60 et 200-255 pour le chaud, 100-180 pour le froid, masqueS >= 30.La Lecture est réécrite sur la sortie réelle : la palette est confirmée, l'éclairage est l'axe que l'œil surévalue, et la composition n'est pas mesurée par cet instrument — le dire fait partie de la mesure.
Deux défauts d'automatisation exposés par la ré-exécution
Ils préexistent sur
main; c'est l'exécution honnête qui les rend visibles.1. Import périmé (cellule 4). La cellule importe
save_generated_image, qui n'existe pas dansshared/helpers/genai_helpers.py— son__all__portesave_generation_result. Unexcept ImportErrormasquait l'import, et le nom n'apparaît qu'à cette ligne dans tout le dépôt : l'import ne pouvait donc jamais réussir, et le carnet tournait en « mode autonome » depuis toujours. Corrigé vers le nom réel (vérifié hors ligne : l'import réussit, l'ancien nom est bien absent).2. Contrat d'automatisation non honoré (cellule 23). Le runner canonique
scripts/notebook_tools/notebook_tools.pyexporteBATCH_MODEdans l'environnement — son commentaire le dit explicitement, « notebooks reados.getenv("BATCH_MODE"), not Papermill-pparams ». Le carnet ne le lisait pas : une exécution automatisée entrait donc dans le bloc interactif, imprimait une invitation à saisir un prompt, puis la rétractait par un message d'indisponibilité. Corrigé en lisant la variable, comme le font les carnets frères de la série.Les deux sont des réparations, pas des contournements (règle F) : la cause est corrigée, et le carnet est ré-exécuté. Un utilisateur sous Jupyter n'a pas la variable
BATCH_MODE: l'interactif reste ouvert pour lui.Résidu mesuré sur le ratchet
output-failureLa ré-exécution fait passer
TOOL_FAILUREde 0 à 1 : la cellule 23 imprime encore sa branche de repli. Cette occurrence est un faux positif de l'organe, et il est mesuré, pas supposé :scan(base)classe les cellules 4 et 23 enDECLARED_FALLBACK(l'organe reconnaît donc lui-même un repli déclaré) ;scan(head, base_nb=base)les reclasse enTOOL_FAILURE, uniquement parce que la condition de base de l'exemption juge la cellule de base « substantielle » ;Ce que
_substantial_outputlit comme « sortie substantielle » dans la cellule de base, ce sont les impressions d'information voisines de la bannière (titre, date, mode) — pas un rendu que la bannière aurait remplacé. La cible de la condition de base (#3473 / #11685) est « un rendu remplacé par une bannière » ; ce n'est pas ce qui se passe ici.Le défaut est d'organe, pas de carnet, et il est latent sur toute la série Image : quatre carnets basculent au rouge à la simple ré-exécution, sans changer une ligne —
01-2,01-5b,02-5,03-3. Tracé dans #19638, avec la mesure reproductible.Gates locales
check_output_failure_text.py origin/main0 regressed, RC=0check_c2_compliance.py --path <carnet>1/1 notebooks compliant — All clear!python3)language_info.version3.13.3 → 3.13.7, même majeure.mineure, kernelspecpython3inchangéVérifié hors ligne avant le run payant : l'import du helper, et la discrimination de la mesure — une image chaude rend une part chaude élevée, une image froide l'inverse, et un gris neutre est bien neutralisé par le masque de saturation. Sans ce témoin, un chiffre qui ne sépare rien passerait pour une mesure.
See #18574 — l'item 6 de la seconde passe couvre plusieurs carnets ; celui-ci n'en est qu'un volet.
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