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Regras de Versionamento

Nosso modelo de versionamento para checkpoints de modelos é baseado no Versionamento Semântico 2.0.0

Possui a estrutura:

  • MODEL_ARCH : Arquitetura base
  • NUM_CLASS : Formato de saída
  • DATA_PATH : Estrutura de dados esperada
  • train.sh : pipeline de inferência/saída do modelo

1. Regras de versionamento

MUDANÇA TIPO EXEMPLO JUSTIFICATIVA
MAJOR (X.0.0) Mudanças Incompatíveis na API pública Novo MODEL_ARCH (dinov2), train.sh reescrito, nova estrutura de pastas MAJOR quando mudanças incompatíveis na API”
MINOR (x.Y.0) Novas funcionalidades compatíveis Novo dataset (ODIR/RFMiD), mesmo pipeline MINOR quando adicionar funcionalidades mantendo compatibilidade”
PATCH (x.y.Z) Correções compatíveis Bug no train.sh PATCH quando corrigir falhas mantendo compatibilidade”

2. Tabela de Decisão

CRITÉRIO MAJOR (x++) MINOR (Y++) PATCH (Z++)
Muda MODEL_ARCH [X]
Muda NUM_CLASS [X]
Reescrita train.sh [X]
Nova estrutura pastas [X]
Novo dataset [X]
Mesmo pipeline [X]
Bug fix interno [X]
Melhor logging [X]

2.1 Nomenclatura de versionamento

nome_modelo_dataset_vMAJOR.MINOR.PATCH-best.pth

Obs: as informações do nome_modelo e dataset é possível localizar no arquivo train.sh .

  • nome_modelo : Identifica a família a qual o modelo pertence.
  • dataset : Diz em qual dado aquele checkpoint foi treinado.
  • vMAJOR.MINOR.PATCH : Aplica a regra SemVer oficial.
  • best : Indica que é o melhor checkpoint daquela rodada.

Histórico de Versão

Versão Data Descrição Autor Revisor
1.0 16/04/2026 Documentação regras de versionamento Iderlan J. Harleny A. Elias Oliveira Elias Oliveira