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Artefatos de modelo

Os pesos não pertencem ao Git nem ao diretório runs/ de treinamento. Cada modelo promovido possui um manifesto JSON em config/models/, que fixa versão, URL da release, checksum, classes e metadados de treinamento.

Recuperar o modelo atual

Após instalar as dependências de runtime e inferência, execute na raiz do repositório:

uv run --group inference python scripts/fetch_model.py

O script baixa exatamente v1.0.0/best.pt, confere o SHA-256 e só então move o arquivo para models/medtrack-yolo/v1.0.0/best.pt. Esse destino é ignorado pelo Git. Uma execução repetida não baixa novamente se o checksum já for válido.

Para uma versão futura, crie outro manifesto; não altere a URL ou o checksum de um artefato já publicado. O ambiente deve apontar para a nova versão com MEDTRACK_MODEL_URI e MEDTRACK_MODEL_VERSION.

Publicar uma versão futura

  1. Treine e avalie o modelo fora do diretório de produção.
  2. Publique uma GitHub Release com tag nova e imutável, anexando o peso.
  3. Calcule e registre o SHA-256 do arquivo publicado.
  4. Crie um novo manifesto com métricas, commit de código e versão do dataset.
  5. Baixe o modelo com o novo manifesto e execute smoke test antes de promovê-lo.

Os campos not-recorded no primeiro manifesto descrevem uma limitação histórica do peso atual; novos modelos não devem ser promovidos sem essas informações.