Configuration

Configuration im KI-Kontext umfasst die Einstellungen und Parameter, die ein System vor dem Training oder der Ausführung definieren — von der Modellarchitektur über Hyperparameter bis zur Infrastrukturkonfiguration.

Die Konfiguration eines ML-Experiments ist überraschend komplex. Neben den offensichtlichen Hyperparametern (Lernrate, Batch Size, Anzahl der Schichten) gibt es Dutzende weitere Entscheidungen: Datenaugmentierung, Regularisierung, Scheduler, Optimizer, Tokenizer-Einstellungen, Seed für Reproduzierbarkeit, Hardware-spezifische Optionen (Mixed Precision, Gradient Checkpointing).

Tools wie Hydra (Facebook Research), MLflow und Weights & Biases haben die Konfigurationsverwaltung professionalisiert. Sie erlauben es, Experimente mit verschiedenen Konfigurationen systematisch zu tracken und zu vergleichen. Ohne solche Tools verlieren Teams schnell den Überblick, welche Kombination welche Ergebnisse erzielt hat.

In der LLM-Inferenz ist die Konfiguration ebenso kritisch. Temperature, Top-p, Top-k, Max Tokens, System Prompt — diese Parameter bestimmen das Verhalten des Modells fundamental. Ein Temperature von 0.0 erzeugt deterministische, konservative Antworten; 1.5 erzeugt kreative, aber unzuverlässige. Die richtige Konfiguration für den jeweiligen Anwendungsfall ist eine Kunst für sich.

Infrastructure as Code (Terraform, Kubernetes) bringt die Konfigurationsphilosophie auf die Hardware-Ebene: GPU-Cluster, Storage und Netzwerke werden als deklarativer Code definiert, versioniert und reproduzierbar deployed.