Scalable Declarative HEP Analysis Workflows for Containerised Compute Clouds
Notice bibliographique
Résumé
We describe a novel approach for experimental High-Energy Physics (HEP) data analyses that is centred around the declarative rather than imperative paradigm when describing analysis computational tasks. The analysis process can be structured in the form of a Directed Acyclic Graph (DAG), where each graph vertex represents a unit of computation with its inputs and outputs, and the graph edges describe the interconnection of various computational steps. We have developed REANA, a platform for reproducible data analyses, that supports several such DAG workflow specifications. The REANA platform parses the analysis workflow and dispatches its computational steps to various supported computing backends (Kubernetes, HTCondor, Slurm). The focus on declarative rather than imperative programming enables researchers to concentrate on the problem domain at hand without having to think about implementation details such as scalable job orchestration. The declarative programming approach is further exemplified by a multi-level job cascading paradigm that was implemented in the Yadage workflow specification language. We present two recent LHC particle physics analyses, ATLAS searches for dark matter and CMS jet energy correction pipelines, where the declarative approach was successfully applied. We argue that the declarative approach to data analyses, combined with recent advancements in container technology, facilitates the portability of computational data analyses to various compute backends, enhancing the reproducibility and the knowledge preservation behind particle physics data analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».