AI Lab: Experimenteren met AI-Modellen. Brief: Handleiding

Kort antwoord: Richt je AI lab in als een reproducible pipeline, met (1) hardware die GPUs netjes exposeert, (2) containers en vaste training entrypoints, (3) datasets met versiebeheer en consistente splits, (4) experiment-tracking voor elke run, en (5) evaluatie die modellen automatisch vergelijkt op dezelfde meetset.

1. Definitie: wat telt als een “ai lab” (en wat niet)

Een ai lab is geen laptop met notebooks. Het is een omgeving waarin je snel experimenteert, maar waarin resultaten terug te herleiden zijn: dezelfde code, dezelfde data, dezelfde hyperparameters, dezelfde evaluatie, en dezelfde artefacten.

Minimum set die je nodig hebt

• Compute: 1 of meerdere GPU werkers, met betrouwbaar device access.
• Reproduceerbare training: één entrypoint (script of CLI) die de run deterministisch genoeg opzet.
• Data contract: datasetversies, splits, preprocessing varianten.
• Experiment-tracking: logging van parameters, metrics, artefacten, en eventueel model registry.
• Evaluatie harness: dezelfde eval code, dezelfde meetset, consistente rapportage.

Als je dit niet strak organiseert, verlies je tijd met “het werkte gisteren” en kun je later niet bewijzen wat de winst veroorzaakte.

2. Hardware en GPU-stack: van losse GPU naar clusterbare compute

Je focus is stabiele GPU toegang. In een lokaal single-node lab is dit minder complex, maar in een groter setup wordt Kubernetes of een vergelijkbaar platform vaak handig.

Optie A, Kubernetes: device plugins of GPU operator

In Kubernetes maakt een device plugin GPU’s beschikbaar als resources. Dit volgt de device plugin architectuur van Kubernetes. (kubernetes.io)

Voor NVIDIA GPU’s kun je kiezen tussen een device plugin (bijv. nvidia/k8s-device-plugin) of de meer uitgebreide NVIDIA GPU Operator, die naast drivers en device plugin ook monitoring en gerelateerde componenten regelt. (github.com)

Optie B, single-node: “works in a pod” eerst, dan pas schaal

Begin met één container die je training draait met GPU. Check altijd:

• CUDA zichtbaar in container, bijv. via nvidia-smi.
• Batch jobs starten zonder race conditions of driver mismatches.
• Disk IO, vooral voor dataset download en checkpointing.

Concrete hardware keuzes (praktisch)

• GPU geheugen: plan op maximale sequence lengte of batch size plus activations. Overweeg gradient checkpointing voor piekbesparing.
• CPU en RAM: pipeline preprocess, tokenization, en dataloaders zijn vaak bottlenecks.
• Storage: snelle SSD voor caching, robuust voor checkpoints, en bij voorkeur gescheiden volumes voor data en artefacten.

3. Softwarestack: containers, training entrypoints, en determinisme

Je softwarestack moet “boring” zijn. Dat is goed. Je wil een lab waarin experimenten variëren, maar de infrastructuur niet.

Containers: standaardiseer het runtime pad

• Gebruik één base image per frameworkversie (PyTorch, CUDA compatibiliteit).
• Freeze dependencies (lockfile of exact versions).
• Maak één entrypoint die je training start met argumenten.

Training entrypoint, voorbeeld-first

Gebruik een CLI stijl. Dan kun je dezelfde code overal draaien.

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

python -m train 
  --model "your-model-id" 
  --data-version "v2026-04-19" 
  --split "train" 
  --eval-split "val" 
  --seed 1337 
  --lr 3e-5 
  --batch-size 16 
  --max-steps 20000 
  --output-dir "./outputs/$RUN_ID" 
  --log-dir "./logs/$RUN_ID"

Maak $RUN_ID een gegenereerde ID of deriveer het uit (commit hash, dataset versie, hyperparams). Zo krijg je consistentie tussen logs en artefacten.

Determinisme: je doet niet aan perfect, wel aan gecontroleerd

• Seed everything (PyTorch, CUDA, numpy).
• Fix data loader shuffle op basis van seed.
• Leg preprocessing parameters vast, ook als het “kleine” wijzigingen zijn.

4. Datasets: versiebeheer, splits, streaming, en preprocessing contracten

De meeste lab-chaos komt uit data variatie. Je moet dus een data contract afdwingen.

Dataset versie als eerste-class concept

Behandel datasetversies zoals modelversies. Een dataset “v1” is niet alleen een download. Het is ook:

• bronbestanden, inclusief checksums
• preprocessing pipeline variant
• splits, met vaste random seeds
• filtering criteria

Streaming en grote datasets

Als je datasets te groot zijn voor volledige lokale opslag, kun je streaming gebruiken. In Hugging Face Datasets kun je via streaming werken, inclusief shuffle-achtige mogelijkheden via DataLoader en streaming iterables. (huggingface.co)

Praktisch patroon voor consistente splits

1. Maak één canonical split generatiescript.
2. Laat alle training runs dezelfde split IDs gebruiken.
3. Log split definities als artefacts bij elke run.

Voorbeeld: data preprocessing als “pure function”

Maak preprocessing scripts die dezelfde input altijd dezelfde output geven. Dan kun je caching veilig inzetten.

• Input: ruwe dataset versie
• Output: geprocessed dataset versie
• Log: preprocessing config als JSON artefact

5. Experiment-tracking: van handmatig loggen naar betrouwbare vergelijkingen

Zonder experiment-tracking bouw je een lab waar niemand echt op kan bouwen. Je wil per run vastleggen:

• hyperparameters
• metrics door de tijd
• artefacten (checkpoints, samples, evaluatierapport)
• code commit en dataset versie

MLflow tracking als voorbeeld (model registry inbegrepen)

MLflow legt experiment tracking vast met runs, en kan koppelen aan een model registry. In MLflow is het ook expliciet nodig om een database backed store te gebruiken om Model Registry functionaliteit goed te gebruiken, en je kunt een model URI verwijzen naar geregistreerde modellen en versies. (mlflow.org)

Minimalistische MLflow integratie, voorbeeld-first

import os
import mlflow

def train(...):
    run_id = os.environ.get("RUN_ID", None)

    with mlflow.start_run(run_name=run_id):
        mlflow.log_params({
            "lr": lr,
            "batch_size": batch_size,
            "seed": seed,
            "data_version": data_version,
            "commit": commit_hash,
        })

        for step in range(max_steps):
            loss = ...
            if step % eval_interval == 0:
                metrics = evaluate(...)
                mlflow.log_metrics(metrics, step=step)

        mlflow.log_artifact(output_dir, artifact_path="checkpoints")

Waarom tracking je tijd teruggeeft

• Je kan runs automatisch ranken op metric targets.
• Je kunt fouten isoleren, want elke run heeft dezelfde metadata velden.
• Je kunt later verrassend makkelijk een “best model” picken die reproduceerbaar is.

6. Model-evaluatie: meetsets, consistente metrics, en automatisch vergelijken

Evaluatie is waar labs volwassen worden. Een goede evaluatie harness draait elke keer dezelfde stappen, op dezelfde meetset, met dezelfde postprocessing.

Evaluatie doctrine

• Laat eval niet afhankelijk zijn van training state.
• Maak eval deterministisch (fixed seeds, vaste decoding settings).
• Log exact waar de metric uitkomt (bijv. cutoff, threshold, aggregatie).

Metrics, kies klein en relevant

Voor tekstmodellen zijn populaire keuzes vaak per taak verschillend. Maar je kunt jezelf helpen door altijd dezelfde set te rapporteren, bijvoorbeeld:

• hoofdmetric (score die je optimaliseert)
• secundaire metrics (robustheid, calibration, latency proxies)
• error breakdown per segment (length bins, domain buckets)

Automatisch “model diff” mechanisme

Maak een script dat bij een candidate model:

1. het model laadt uit artefacts
2. eval op dezelfde meetset draait
3. resultaten logt als artefacts
4. automatisch vergelijkt met een baseline

python -m eval 
  --model-uri "models:/baseline/3" 
  --candidate-uri "models:/candidate/7" 
  --eval-dataset-version "v2026-04-19-eval" 
  --output-dir "./eval/$RUN_ID" 
  --report-format "json"

7. Workflow die niet breekt: experimenten, promotie, en “exit criteria”

Je lab moet een eenvoudige workflow hebben van experimenteerfase naar promotie naar productie of naar een volgende training ronde.

Standaard workflow

• Experiment: snelle iteraties, korte training runs, agressief logging.
• Vervolg: langere runs met top hyperparam zones.
• Promotie: candidate wint op vaste eval criteria, niet op “gevoel”.

Exit criteria, concreet

Definieer vooraf wanneer je stopt met een experiment. Bijvoorbeeld:

• hoofdmetric stijgt niet meer binnen N eval cycles
• overfitting signaal: train verbetert, val verslechtert
• latency of resource usage overschrijdt budget

8. Minimal lab setup, stap-voor-stap (copy-paste plan)

Hier is een compact plan om binnen dagen in plaats van weken op snelheid te komen.

Dag 1: reproduceerbare training

• Maak één container image met exact dependency set.
• Bouw één train entrypoint met parameters.
• Leg seed, dataset versie, en git commit vast in logs.

Dag 2: experiment-tracking aanzetten

• Integreer MLflow of alternatief, maar zorg dat elke run dezelfde velden logt. (mlflow.org)
• Log artefacts: checkpoints, eval outputs, en eventueel sample predictions.
• Maak dashboards of ten minste export scripts voor run ranking.

Dag 3: dataset contract en eval harness

• Maak dataset splits vast en versieer ze.
• Implementeer eval harness met vaste meetset.
• Test dat twee runs met dezelfde config exact dezelfde eval metrics opleveren (of binnen acceptabele deterministische tolerantie).

Dag 4 en verder: schaal en optimaliseer

• Als je naar Kubernetes gaat: kies device plugin of GPU operator, en test dat pods GPU resources zien. (kubernetes.io)
• Optimaliseer dataloading, caching, en checkpoint IO.
• Voeg parallel eval en batch training planning toe.

9. Veelgemaakte fouten in AI labs (en hoe je ze voorkomt)

• Geen dataset versie: je vergelijkt dan geen modellen, maar onbekende datavarianten.
• Evaluatie drift: eval dataset wordt ongemerkt aangepast, of preprocessing verschilt.
• Niet consistente decoding: generatieve metrics veranderen door decoding settings die niet gelogd zijn.
• Artefacts ontbreken: je kan later geen candidate model reproduceerbaar heropenen.
• Hyperparams niet volledig gelogd: “we gebruikten batch size 16” maar dropout of schedulers verschillen.

Conclusie: zo maak je je ai lab bruikbaar, snel en reproduceerbaar

Een goede ai lab draait om gecontroleerde variatie. Je varieert modellen, maar niet de basis: hardware GPU toegang, containers en entrypoints, datasetversies en splits, experiment tracking, en een evaluatie harness die altijd dezelfde metingen doet.

Als je dit netjes neerzet, kun je experimenten sneller doorlopen en resultaten betrouwbaar vergelijken, zonder dat elk nieuw experiment een archeologisch project wordt.

Extra leesrichting, als je richting implementatie en engineering wil: AI Programmeren: Van Concept naar Productie. Voor team skill-up en leerlijnen: AI Cursus: Beste Trainingen en Leerpaden.