项目截图
概览
ClearML 是一个机器学习/深度学习开发与生产套件，旨在通过关联代码版本控制、研究项目、性能指标和模型溯源，来跟踪和控制生产级深度学习模型的训练过程。该平台由三个主要运行时组件构成：ClearML Python 包（SDK），用于以最少的代码集成到现有脚本中；ClearML Server，用于存储实验、模型和工作流数据；ClearML Agent，用于 MLOps 编排、可复现性和可扩展性。它强调轻松集成，使团队能够在保留现有方法的同时提升协作与可见性。
主要功能
- 仅需两行代码的自动化实验跟踪
- MLOps / LLMOps 编排、自动化与流水线
- 完全可微分的数据管理与版本控制
- 支持 Nvidia-Triton GPU 的云就绪可扩展模型服务
- 用于计算集群（云 / Kubernetes / 本地）的编排仪表板
- 通过基于容器的驱动程序级内存限制实现 GPU 分时复用
- 支持嵌入在线内容的丰富 Markdown 报告
- 开箱即用的模型监控
- 无缝的 Jupyter Notebook 和 PyCharm 远程调试集成
要求、安装和快速入门
运行 `pip install clearml` 以安装 Python 包。
用法
1. 注册 ClearML 托管服务或搭建您自己的服务器。2. 安装包：`pip install clearml`。3. 通过创建凭据并运行 `clearml-init` 将 SDK 连接到服务器。4. 在您的代码中添加两行：`from clearml import Task` 和 `task = Task.init(project_name='examples', task_name='hello world')`。进程输出的所有内容将被自动记录到 ClearML 服务器。
模型兼容性与使用场景
支持 PyTorch（包括 Ignite 和 Lightning）、Tensorflow、Keras、AutoKeras、FastAI、XGBoost、LightGBM、MegEngine 和 Scikit-Learn。与 Tensorboard/TensorboardX、Matplotlib、Seaborn、Optuna 和 Hydra 集成。
许可证与风险说明
Apache License, Version 2.0.
Editorial verification 2026-08-09: repository URL, owner, description, license and repository statistics were reviewed. License metadata: Apache-2.0. README was fetched for the channel draft; re-check repository dependencies, releases and model terms before production use.
发布与维护
Not stated in the repository metadata.