Trainingsumgebung
Die Trainingsumgebung bezeichnet die Gesamtheit von Bedingungen, Ressourcen und Prozessen, unter denen ein Lern- bzw. Trainingsprozess durchgeführt wird. Im Kontext des maschinellen Lernens umfasst sie Datenquellen, Softwarestacks, Hardware, Konfigurationsdateien und Methoden zur Reproduzierbarkeit.
Zu den zentralen Bausteinen gehören gegebene Datensätze einschließlich Vorverarbeitung, die Zuweisung von Daten in Training, Validierung
Typische Konfigurationen reichen von lokalen Workstations bis zu Rechenclustern oder Cloud-Umgebungen. Technologien wie Containerisierung (Docker), Virtualisierung
Wichtige Merkmale sind Konsistenz über Experimente hinweg, deterministische Ergebnisse durch definierte seeds, Versionskontrolle von Code und
Herausforderungen umfassen komplexe Abhängigkeiten, Kompatibilitätsprobleme zwischen Bibliotheken, Hardware- und Infrastrukturvariabilität, Kosten sowie Sicherheitsrisiken. Typische Gegenmaßnahmen sind