Nasadenie a MLOps · Reprodukovateľnosť a MLOps

Konfigurácia AI systému v YAML

YAML configuration

Posledná odborná revízia
1. augusta 2026
Odborný garant
Miroslav Schmiedt
ID
AI-GEO-Y-04

Odborná definícia

Význam a odborné vymedzenie pojmu

YAML configuration je deklaratívny súbor, v ktorom aplikácia mapuje kľúče YAML na konkrétne parametre svojho behu. V AI projekte môže obsahovať výber modelu, dátové zdroje, transformácie, hyperparametre, seed, metriky, hardvérové limity, registre artefaktov aj pravidlá nasadenia. YAML zabezpečuje iba syntax a dátovú štruktúru, nie platnosť experimentu. Reprodukovateľná konfigurácia preto potrebuje verziu schémy, pevné identifikátory dát a kódu, deklarované predvolené hodnoty a kontrolu neznámych polí.

Zrozumiteľné vysvetlenie

Ako sa pojem používa v praxi

Konfiguračný YAML je recept, podľa ktorého tréningový alebo produkčný systém zostaví konkrétny beh. Dva súbory môžu vyzerať podobne, ale rozdiel v seede, verzii datasetu alebo predvolenej hodnote môže viesť k inému modelu. Preto nestačí uložiť iba config.yaml. Tím má zachytiť aj verziu aplikácie, kontajnera, knižníc a artefaktov, ktoré súbor odkazuje. Dobrá konfigurácia je strojovo validovaná, čitateľná človekom a po spustení sa archivuje v skutočne použitom stave vrátane doplnených defaultov.

Časté otázky

Otázky, ktoré spresňujú význam

Čo musí obsahovať reprodukovateľná konfigurácia?

Okrem hyperparametrov má identifikovať dáta, kód, prostredie, náhodné seedy a výstupné artefakty. Bez týchto väzieb nemožno výsledok spoľahlivo zopakovať.

Majú sa heslá ukladať priamo do YAML?

Nie. Tajomstvá patria do správcu secrets alebo bezpečného úložiska a konfigurácia má obsahovať iba referenciu na ich získanie.

Ako riešiť predvolené hodnoty?

Defaulty majú byť zdokumentované, verzované a pri behu materializované do výslednej konfigurácie. Skrytý default sťažuje audit rozdielov medzi experimentmi.

Je vhodné povoliť neznáme kľúče?

Pri produkcii skôr nie. Preklep v názve parametra by mohol zostať bez účinku, hoci autor očakáva zmenu správania.

Ako porovnávať dva YAML experimenty?

Najprv ich treba normalizovať a doplniť predvolené hodnoty. Až potom má význam štruktúrny diff, ktorý odlíši zmenu parametra od odlišného poradia alebo formátovania.

Súvisiace pojmy

Významové a tematické súvislosti

Pojem v rozhodovaní

Odborné články, ktoré tento pojem používajú v praxi

Zdroje a redakčná stopa

Použité východiská a odborná revízia

  • YAML 1.2.2 Specification MLflow, Tracking concepts

Definícia je autorská odborná syntéza. Pri právnych a regulačných rozhodnutiach má prednosť aktuálne oficiálne znenie predpisu a posúdenie konkrétneho prípadu.