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Experiment Tracking (ML-Experimente)

Nachverfolgung von Runs, Parametern, Metriken und Artefakten

Experiment Tracking (ML-Experimente) bezeichnet die systematische Nachverfolgung und Dokumentation von Machine-Learning-Experimenten: einzelne Runs (Trainingsläufe), verwendete Parameter, erzielte Metriken sowie erzeugte Artefakte wie Modelle, Logs oder Daten-Snapshots. Ziel ist, Ergebnisse reproduzierbar zu machen, Experimente vergleichbar auszuwerten und die beste Modellversion zuverlässig in Betrieb zu bringen.

Was bedeutet Experiment Tracking konkret?

In der Praxis entstehen beim Entwickeln von KI-Modellen schnell viele Varianten: andere Lernraten, neue Datensplits, zusätzliche Features, geänderte Prompts oder ein anderes Basismodell. Ohne Tracking ist nach wenigen Tagen oft unklar, welche Kombination zu einem bestimmten Ergebnis geführt hat. Experiment Tracking schafft hier Ordnung, indem es jeden Run mit Kontext speichert: Code-Version, Datenstand, Konfiguration, Hardware/Runtime, Ergebnisse und Ausgaben (z. B. Modell-Dateien).

Wie funktioniert Experiment Tracking?

  • Run starten: Ein Trainings- oder Evaluationslauf wird als „Run“ angelegt (manuell oder automatisch in Pipeline/CI).
  • Parameter loggen: Hyperparameter (z. B. learning_rate, batch_size), Modell-/Prompt-Varianten, Feature-Flags oder RAG-Einstellungen werden gespeichert. Bei Prompt Engineering- oder RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Tests können z. B. Prompt-Templates, Retriever-Top-k oder Chunk-Größen getrackt werden.
  • Metriken erfassen: Klassische Metriken (Accuracy, F1, Loss) sowie LLM-spezifische Kennzahlen (z. B. Antwortqualität, Halluzinationsrate, Latenz, Kosten pro Anfrage). Bei Halluzinationen (Hallucinations)-Analysen hilft Tracking, Qualitätsprobleme auf bestimmte Einstellungen zurückzuführen.
  • Artefakte speichern: Modellgewichte, Checkpoints, Konfigurationsdateien, Tokenizer, Auswertungsreports, Beispieloutputs, ggf. Embeddings. Bei Fine-Tuning oder LoRA sind Artefakte zentral, weil mehrere Adapter/Versionen parallel existieren können.
  • Vergleichen & auswählen: Runs werden in Dashboards verglichen (z. B. nach Metrik, Kosten, Robustheit). Die „besten“ Kandidaten werden als Version markiert und für Deployment/Inference vorbereitet.

Warum ist Experiment Tracking wichtig?

Experiment Tracking ist ein Kernbaustein von MLOps: Es reduziert Such- und Debugging-Aufwand, verhindert „zufällige“ Erfolge ohne Erklärung und unterstützt Auditierbarkeit. Besonders in regulierten Umfeldern (z. B. AI Governance, EU AI Act oder Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI) ist es entscheidend, nachvollziehen zu können, mit welchen Daten und Einstellungen ein Modell entstanden ist. Zudem ermöglicht es Teams, Wissen zu teilen: Statt „Das Modell von gestern war besser“ gibt es einen eindeutigen Run mit Parametern, Artefakten und Ergebnissen.

Beispiele aus LLM- und Automations-Setups

  • LLM-Auswahl: Vergleich von Large Language Model (LLM)-Varianten (z. B. unterschiedliche Modelle oder Temperatur/Top-p) anhand von Qualität, Latenz und Kosten; Ergebnisse können auch für ChatGPT-ähnliche Workflows dokumentiert werden.
  • RAG-Pipeline: Tracking von Retriever-Konfiguration, Embeddings-Modell, Index-Stand in der Vektordatenbank (Vector Database), sowie Evaluationssets.
  • Automation: In n8n- oder Automatisierung (Automation)-Workflows können Runs als Pipeline-Ausführungen betrachtet werden (Input, Tool-Calls, Output, Fehler), was die Qualitätssicherung von KI-gestützten Prozessen verbessert.

Was kostet Experiment Tracking?

Die Kosten hängen vor allem von Teamgröße, Datenvolumen, Anzahl der Runs und dem gewünschten Governance-Level ab. Open-Source-Setups können mit geringem Infrastruktur-Budget starten (Speicher + Compute), während Managed-Plattformen typischerweise nach Nutzern, Runs, Artefakt-Speicher und Integrationen bepreist werden. Zusätzliche Kosten entstehen durch Compliance-Anforderungen, Zugriffskontrollen und Langzeit-Archivierung.