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Analysis Export with Provenance

Aperta
  • Qualcosa non va?
#48 0 commenti 0 reazioni 1 assegnatario Vedi su GitHub

@NetZissou ci sta già lavorando.

Dal 16/9/2026.

Valutazione

Questa issue non è ancora stata valutata.

Descrizione

design enhancement

Motivation

Neither app can export the analysis table today: embed_explore only saves/repartitions images, precalculated has no download at all. Compute results (2D projections, KMeans runs) live only in the user's Streamlit session.

Exporting projection coordinates as a snapshot is also the only reliable way to reproduce a plot: cuML t-SNE (default solver) is not deterministic even with a seed (see #46 / README reproducibility section), so a "re-run with seed" recipe cannot reproduce a GPU t-SNE view but a coordinate table always can.

Scope

One export action, shared by both apps (shared/components), producing two files:

1. Table (CSV) flat, one row per record
group columns notes
key uuid (precalculated) / file_path (embed_explore) join key back to source data
projections <tag>_x, <tag>_y per projection run this session tag = method + seed, e.g. tsne_s614, umap_s614, pca
clustering every KMeans (k=…) column as in df_plot today
metadata original metadata columns toggle "include original metadata", default on

Embedding vectors are never exported.

2. Provenance sidecar (JSON)
  • app, emb-explorer version, library versions (sklearn / umap-learn / cuml), export timestamp
  • source dataset (parquet name or image folder) + record count + data hash
  • per projection tag: method, backend, seed, key params (perplexity / n_neighbors), run timestamp
  • per KMeans column: k, backend, seed

Session data model

  • Retain every projection run as an (x, y) pair under its tag (tsne_s614_x/_y, umap_s614_x/_y, pca_x/_y); the chart shows the current one. Unseeded runs get a run counter (tsne_r2) since each is a legitimately different view.
  • Retained projection pairs are carried across re-projection the same way KMeans (k=…) columns are today (embed_explore currently rebuilds df_plot per projection and copies only KMeans columns).
Lingua principale
Python
Stelle
6
Fork
0
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Non abbiamo ancora controllato i file di configurazione di questo progetto. Parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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