实验追踪、环境封装与制品

运行记录是一次计算的身份证明

一次实验不是“某个脚本跑过了”，而是代码、参数、输入和执行条件共同决定的一次事件。首先为每次尝试分配唯一且不可复用的运行 ID。ID 可由协调器生成时间有序随机标识，也可由项目名、协调世界时和随机后缀组成；它负责检索，不必承担内容证明。重新运行相同配置仍应获得新 ID，因为开始时间、机器状态和日志都不同。父运行 ID 或实验组 ID 可以表达重试和参数扫描关系，但不能用覆盖旧目录来假装只有一次运行。

运行记录至少绑定：代码提交与工作树状态、解析后的完整配置、输入数据版本及摘要、各随机源种子、依赖与操作系统、硬件和并行设置、指标定义版本、开始结束时间、退出状态、日志及输出制品。字段应由程序在运行开始和完成时写入，而不是事后凭记忆补齐。开始阶段先保存意图和输入，完成阶段原子地加入状态、指标和产物摘要；失败运行也要保留错误、退出码和已生成文件，不能只追踪成功样本。

名称能定位，摘要才验证内容

文件名 data-final.csv、版本号 v2 或存储路径只描述位置，不能证明字节未变。对每个不可变输入与制品计算加密校验和，例如 SHA-256，并连同字节数、媒体类型和逻辑角色写入清单。重新获取文件后先重算摘要；只有摘要相同才可声称内容一致。摘要不是加密，也不能证明来源可信：攻击者若能同时替换文件和清单，仍可伪造一致性，因此重要发布可再对清单签名并把公钥身份放在独立信任链中。

内容寻址存储用摘要作为对象键。相同字节只保存一次，不同字节即使文件名相同也得到不同地址。配置也可先规范化再求摘要：固定字段顺序、数字和路径表示，排除仅影响展示的时间戳。若直接对任意格式文本求散列，空格或键顺序变化会产生新摘要，虽安全却不利于判断语义相同。规范化规则本身也要版本化。

原始输入不可变，变换产生新层

收到的原始数据应进入只读或写入后锁定的原始层。修正错别字、去重、单位换算和缺失处理都写成变换步骤，输出新的版本；不得直接编辑原文件后沿用旧摘要。每一层记录上游对象摘要、变换代码提交、参数、模式版本、行数及质量检查结果。这样才能回答某张图究竟使用了哪些记录，清理规则改变后又该从哪一层重算。

不可变不等于永远公开或永不删除。保留策略可因隐私和法规要求销毁原始对象，但应保存允许公开的元数据、销毁依据和受影响制品关系。若上游撤回许可，下游含可逆个人信息的派生物也可能需要清除。系统应把删除作为有记录的治理事件，而不是让文件悄悄消失。

数据版本既要有物理身份，也要有逻辑描述。清单应写模式、单位、时间范围、来源与使用许可；同一字节若被误解为不同单位，摘要无法发现语义错误。对数据库快照，应记录一致性快照标识或导出查询、隔离级别和结果摘要，不能只写“使用当日数据库”。

随机种子是输入，不是确定性证明

主种子应写入配置，并按命名空间派生数据拆分、初始化、抽样和数据增强等子种子。若多个并行工作器都复制同一伪随机状态，可能生成重复序列；若工作器按完成顺序领取随机数，调度变化又会改变结果。稳妥做法是由运行 ID、任务索引和用途确定地派生子流，使逻辑任务而非线程时序决定随机输入。

固定种子仍不保证位级一致。并行归约顺序、浮点舍入、硬件指令、驱动、库算法和非确定性内核都可能造成差异。因此同时记录解释器和依赖锁文件、容器或环境镜像摘要、操作系统、区域设置、时区、CPU 与 GPU 型号、驱动、线程数及确定性开关。若只能保证数值近似一致，复现验收应预先定义容差和统计标准，不能在看到差异后放宽。

清单把依赖闭包写成可机读合同

运行清单应采用有模式和版本的 JSON、YAML 或其他开放格式，至少分为 identity、inputs、execution、results、artifacts 与 governance。每个输入和制品记录逻辑名称、内容摘要、大小及媒体类型；执行部分记录入口命令、参数、环境镜像、硬件和退出状态；结果部分记录指标值，同时引用指标定义和分析单位。秘密值不写入清单，只记录所需秘密的名称或受控引用。

复现命令应从清单读取固定对象，而不是依赖当前目录、交互历史或 latest 标签。命令先验证模式和摘要，再创建隔离环境，执行变换与分析，最后比较新制品摘要或预定义数值容差。网络依赖要么固定到可验证对象，要么明确声明无法离线复现的边界。日志保存标准输出、标准错误、退出码与阶段耗时，便于定位首次分歧。

制品按证据层次发布

制品不只是最终 PDF。推荐层次是：原始或受控输入引用、经过验证的分析表、机器可读指标、模型或检查点、日志与诊断、生成图表、叙述报告、清单和许可文件。上层必须能追溯到下层；图表引用生成它的数据表和脚本，报告引用图表与指标。临时缓存可被丢弃，但凡支撑结论的对象都应进入清单。

发布前在暂存区完成所有文件、校验和与许可检查，再以原子方式标记版本可用，避免读者拿到半个包。归档包自身也有摘要，发布说明记录兼容要求、已知限制和撤回流程。保留策略按证据价值区分：原始日志可能很大，可压缩或按政策归档；汇总表很小，却不能脱离生成规则单独保留。垃圾回收只删除没有任何保留清单引用的对象。

追踪系统可以是目录加版本控制、对象存储加数据库、自建服务或通用实验平台。关键是开放清单、稳定标识、内容验证和可导出证据，而不是依赖某个厂商界面。平台不可用时，已发布包仍应能解释自身并提供复现入口。

敏感数据与许可决定可发布边界

原始数据含个人、医疗、商业或安全信息时，不能为了“完整复现”把它打进公开归档。假名化仍可能通过辅助信息重新识别；文件摘要也可能泄露某个已知文件是否存在。公开包可以包含模式、生成流程、合成测试数据、聚合结果和受限数据申请说明，真实输入保存在访问控制环境中。复现者在同样受控边界运行代码，导出经过披露审查的结果。

软件许可证、数据使用协议、知情同意和模型权利分别检查。能读取不等于能再分发，开源代码也不会自动给数据授权。清单对每个对象记录许可标识、来源、访问级别和可再分发状态；冲突时宁可发布可审计引用与重建说明，也不复制无权发布的字节。环境变量、访问令牌、私钥和个人路径必须在打包扫描中排除。

练习

关系与资源

• 数据变换、血缘与版本
• 测试、版本控制与可复现项目
• 并行计算与可复现实验
• 数据处理与实验设计综合复习

NIST/SEMATECH 统计方法手册用于核对实验过程、数据分析和统计结果需要保留的条件与证据。具体追踪工具保持中立；无论采用文件系统、对象存储或服务平台，清单、内容身份、环境边界和复现验收都应可独立导出与检查。