app/scripts/TRACKIO-SPACES-MAPPING.md

Mapping des projets Trackio vers leurs Spaces

Ce fichier liste tous les projets Trackio et leurs Space IDs correspondants pour éviter le flooding quand plusieurs embeds sont affichés.

Projets et leurs Spaces

Projet	Space ID	URL
attention-loss-comparison	tfrere/loss-attention-loss-comparison	https://huggingface.co/spaces/tfrere/loss-attention-loss-comparison
batch-size-loss-comparison	tfrere/loss-batch-size-loss-comparison	https://huggingface.co/spaces/tfrere/loss-batch-size-loss-comparison
doc-masking-loss-comparison	tfrere/loss-doc-masking-loss-comparison	https://huggingface.co/spaces/tfrere/loss-doc-masking-loss-comparison
lr-loss-comparison	tfrere/loss-lr-loss-comparison	https://huggingface.co/spaces/tfrere/loss-lr-loss-comparison
nope-loss-comparison	tfrere/loss-nope-loss-comparison	https://huggingface.co/spaces/tfrere/loss-nope-loss-comparison
spike-loss-comparison	tfrere/loss-spike-loss-comparison	https://huggingface.co/spaces/tfrere/loss-spike-loss-comparison
tied-embeddings-loss-comparison	tfrere/loss-tied-embeddings-loss-comparison	https://huggingface.co/spaces/tfrere/loss-tied-embeddings-loss-comparison
tp-debug-fix-loss-comparison	tfrere/loss-tp-debug-fix-loss-comparison	https://huggingface.co/spaces/tfrere/loss-tp-debug-fix-loss-comparison
wsd-loss-comparison	tfrere/loss-wsd-loss-comparison	https://huggingface.co/spaces/tfrere/loss-wsd-loss-comparison

Utilisation dans l'article

Pour chaque projet, utilise son Space ID spécifique dans l'iframe :

<!-- Attention Loss -->
<iframe 
  src="https://tfrere-loss-attention-loss-comparison.hf.space?project=attention-loss-comparison&metrics=loss&sidebar=hidden&navbar=hidden&xmin=0&xmax=40&smoothing=0" 
  style="width:100%; height:350px; border:0;">
</iframe>

<!-- Batch Size Loss -->
<iframe 
  src="https://tfrere-loss-batch-size-loss-comparison.hf.space?project=batch-size-loss-comparison&metrics=loss&sidebar=hidden&navbar=hidden&xmin=0&xmax=40&smoothing=0" 
  style="width:100%; height:350px; border:0;">
</iframe>

Avantages

✅ Pas de flooding : Chaque embed utilise son propre Space ✅ Meilleure performance : Les requêtes sont distribuées ✅ Isolation : Chaque projet est indépendant ✅ Scalabilité : Facile d'ajouter de nouveaux projets

Notes

• Les Spaces seront créés automatiquement lors du premier trackio.init()
• Chaque Space a son propre dataset Hugging Face
• Les Spaces sont publics par défaut (configurable dans le script)