ClearML: 全面的机器学习开发与生产套件

ClearML:加速您的AI开发与部署

ClearML是一个全面的机器学习开发与生产套件,旨在简化和加速AI工作流程。作为一个端到端的MLOps平台,ClearML为数据科学家、机器学习工程师和DevOps团队提供了一套强大的工具,以提高AI项目的效率、可重复性和可扩展性。

主要功能模块

ClearML包含五个主要功能模块:

实验管理器: 自动跟踪实验设置、环境和结果,实现实验的完整记录和可重复性。
MLOps/LLMOps: 为机器学习、深度学习和生成式AI任务提供编排、自动化和流水线解决方案,支持Kubernetes、云和裸机环境。
数据管理: 基于对象存储(如S3、GS、Azure、NAS)的全差异化数据管理和版本控制解决方案。
模型服务: 云就绪的可扩展模型服务解决方案,支持在5分钟内部署新的模型端点,并提供开箱即用的模型监控功能。
报告: 创建和共享富文本Markdown文档,支持嵌入在线内容。

此外,ClearML还提供了实时的编排仪表板,用于监控整个计算集群(云/Kubernetes/本地),以及基于容器的分数GPU功能,实现GPU内存的细粒度限制。

简单集成,强大功能

ClearML的一大亮点是其简单的集成方式。只需在代码中添加两行,就可以获得以下功能:

完整的实验设置日志,包括源代码控制信息、执行环境、超参数等
自动捕获实验输出,包括标准输出、资源监控、模型快照、工件日志等
支持多种ML/DL框架,如PyTorch、TensorFlow、Keras等
与Jupyter Notebook和PyCharm远程调试无缝集成

为什么选择ClearML?

ClearML旨在解决机器学习/深度学习领域中常见的挑战:训练生产级深度学习模型是一个复杂而混乱的过程。ClearML通过关联代码版本控制、研究项目、性能指标和模型来源,来跟踪和控制这一过程。

ClearML的设计理念是实现无缝集成,使团队能够保持现有的方法和实践:

日常使用以提高团队协作和可见性
一键创建远程作业
自动化流程和创建管道以收集实验日志、输出和数据
在任何对象存储解决方案上存储数据,并提供最直观的界面
通过在ClearML平台上编目所有数据,使数据透明化

ClearML架构

ClearML的运行时组件包括:

ClearML Python包:通过添加两行代码将ClearML集成到现有脚本中,并可选择使用ClearML的强大类和方法扩展实验和工作流程。
ClearML服务器:用于存储实验、模型和工作流数据;支持Web UI实验管理器和MLOps自动化,以实现可重复性和调优。提供托管服务和开源版本。
ClearML代理:用于MLOps编排、实验和工作流可重复性以及可扩展性。

ClearML架构

开始使用ClearML

注册免费的ClearML托管服务或设置自己的服务器。
安装clearml Python包。
创建凭据并连接ClearML SDK到服务器。
在代码中添加两行:

from clearml import Task
task = Task.init(project_name='examples', task_name='hello world')

就这么简单!您的所有进程输出现在都会自动记录到ClearML中。

结语

ClearML是一个强大而灵活的MLOps平台,旨在简化AI开发和部署过程。无论您是数据科学家、机器学习工程师还是DevOps专业人员,ClearML都能为您提供所需的工具,以提高工作效率,实现实验的可重复性,并简化模型的部署和监控。通过其简单的集成方式和全面的功能套件,ClearML正在为AI开发设立新的标准,使团队能够更快、更高效地将AI模型从概念转化为生产。

随着AI技术的不断发展,ClearML团队承诺将持续支持和扩展ClearML的功能,确保其始终与最新的AI开发需求保持同步。无论您是在进行学术研究、开发商业应用,还是在企业环境中部署AI解决方案,ClearML都能为您提供所需的工具和支持,帮助您在AI领域取得成功。

立即开始使用ClearML,体验简化的AI开发流程,提高团队协作效率,并加速您的AI项目从概念到生产的全过程!