Reproduzierbarkeit im ML-Ops-Kontext bedeutet, dass ein KI-Trainingslauf jederzeit unter denselben Bedingungen erneut ausgeführt werden kann und zum gleichen Ergebnis führt. Dazu werden Trainingsdaten, Code-Versionen, Modellparameter und Konfigurationen eindeutig festgehalten.

So lässt sich nachvollziehen, wie ein Modell entstanden ist, warum es eine bestimmte Leistung erreicht hat und welche Änderungen welche Auswirkungen hatten. Reproduzierbarkeit schafft technische Transparenz und ist die Grundlage für Qualitätssicherung, Governance und regulatorische Anforderungen.