ClearML

Что такое ClearML?

ClearML — это комплексная платформа для разработки и эксплуатации AI, предназначенная для оптимизации и масштабирования рабочих процессов машинного обучения. Она поддерживает полный жизненный цикл AI, включая версионирование данных, отслеживание экспериментов, оптимизацию гиперпараметров, управление моделями, оркестрацию pipeline-ов и развертывание. ClearML независим от облака и вендора, что обеспечивает бесшовную интеграцию с существующей инфраструктурой и инструментами. Открытый исходный код способствует гибкости, совместной работе и снижению затрат, что делает платформу идеальной для команд, стремящихся ускорить внедрение и промышленное использование AI в большом масштабе.

Ключевые функции

• Управление экспериментами

  Автоматизирует отслеживание экспериментов, окружений и результатов с интуитивно понятным интерфейсом для воспроизводимости и совместной работы.

• Управление и версионирование данных

  Федеративная работа с данными с автоматическим отслеживанием, визуализацией на основе метаданных и корпоративными средствами безопасности.

• Оптимизация гиперпараметров

  Поддерживает автоматическую настройку с настраиваемыми целями и стратегиями поиска для повышения точности моделей.

• Оркестрация pipeline-ов

  Логически управляемые, масштабируемые ML pipeline-ы с кэшированием, отладкой и интеграцией CI/CD для автоматизации рабочих процессов.

• Развертывание и сервис моделей

  Готовое к облаку, масштабируемое сервисирование моделей с пакетным и real-time выводом, интегрированным мониторингом и ролевой безопасностью.

• Управление вычислительными ресурсами

  Единый контроль над локальными и облачными вычислительными ресурсами для максимизации использования и снижения операционных затрат.

Варианты использования

• Управление полным жизненным циклом AI : Управляйте данными, экспериментами, моделями и развертыванием на одной платформе для ускорения разработки и внедрения AI.
• Совместные проекты машинного обучения : Позволяет data scientist-ам, инженерам и продуктовым командам работать вместе с общими наборами данных, экспериментами и отчетами.
• Тюнинг гиперпараметров и оптимизация моделей : Автоматически оптимизируйте параметры моделей для повышения производительности без ручного вмешательства.
• Масштабируемый сервис моделей : Развертывайте модели для batch- или real-time вывода с масштабируемой инфраструктурой и интегрированным мониторингом.
• Оптимизация ресурсов и затрат : Максимизируйте использование GPU и облачных ресурсов с помощью автоматизированного планирования и управления квотами для снижения расходов.

Часто задаваемые вопросы