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ClearML bietet eine nahtlose Open-Source-MLOps-Plattform, die zum Management von End-to-End-Arbeitsabläufen im maschinellen Lernen konzipiert wurde. Es vereinfacht die Entwicklung, Integration und Bereitstellung von Modellen im maschinellen Lernen.
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Was ist clear.ml?

ClearML ist eine Open-Source-MLOps-Plattform auf Unternehmensniveau, die den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens automatisiert und optimiert. Mit Funktionen wie Experimentmanagement, Datenversionskontrolle, Modellbereitstellung und Pipeline-Automatisierung hilft ClearML Datenwissenschaftlern, maschinellen Lerningenieuren und DevOps-Teams, ihre ML-Projekte effizient zu verwalten. Die Plattform kann von einzelnen Entwicklern bis hin zu großen Teams skaliert werden und bietet eine einheitliche Lösung für alle ML-Operationen.

Wer wird clear.ml verwenden?

  • Datenwissenschaftler
  • Maschinenlernen-Ingenieure
  • DevOps-Teams
  • KI-Forscher

Wie verwendet man clear.ml?

  • Schritt 1: Registrieren Sie ein Konto auf ClearML
  • Schritt 2: Installieren Sie das ClearML Python SDK
  • Schritt 3: Integrieren Sie ClearML in Ihre ML-Projekte mit 'clearml.init'
  • Schritt 4: Verwenden Sie die ClearML UI, um Experimente zu verfolgen und zu verwalten
  • Schritt 5: Versionieren Sie Ihre Datensätze und Modelle mit ClearML Data
  • Schritt 6: Stellen Sie Modelle mit ClearML Serving in der Produktion bereit

Plattform

  • web
  • windows
  • linux

Die Kernfunktionen und Vorteile von clear.ml

Die Hauptfunktionen

  • Experimentmanagement
  • Datenversionskontrolle
  • Modellbereitstellung
  • Pipeline-Automatisierung

Die Vorteile

  • Optimierte Arbeitsabläufe
  • Skalierbarkeit
  • Flexibilität durch Open Source
  • Sicherheit auf Unternehmensniveau

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von clear.ml

  • Entwicklung von ML-Modellen
  • Verwaltung von ML-Experimenten
  • Bereitstellung von ML-Modellen in der Produktion
  • Automatisierung von ML-Pipelines

Vor- und Nachteile von clear.ml

Vorteile

Umfassendes KI-Infrastrukturmanagement von der Entwicklung bis zur Produktion
Unterstützt Multi-Tenant, Hybrid-Cloud und On-Premises GPU-Ressourcenverwaltung
Ermöglicht One-Click-Infrastrukturzugang für KI-Entwicklung
Integrierte Sicherheitsfunktionen einschließlich Multi-Tenant und rollenbasierter Zugriffskontrolle
Erleichtert die Bereitstellung und Orchestrierung von GenAI-Modellen
Open Source mit großer und aktiver Nutzer-Community
Hilft, die GPU-Auslastung zu maximieren und Rechner- sowie Personalkosten zu senken

Preise von clear.ml

Hat einen kostenlosen PlanYES
Details zur kostenlosen Probeversion
PreismodellFreemium
Ist eine Kreditkarte erforderlichNo
Bezahlt ab15 USD
Hat einen LebenszeitplanNo
AbrechnungsfrequenzMonatlich

Details des Preisplans

Community

0 USD
  • Bis zu 3 Teammitglieder
  • Datensatz-Versionierung
  • Modelltraining
  • Experimentverwaltung
  • Modell-Repository
  • Artefakte
  • Pipelines
  • Agenten-Orchestrierung
  • CI/CD Automatisierung
  • Berichte
  • 100GB kostenlose Artefaktspeicherung
  • 1GB Metrik-Events
  • 1M API-Aufrufe/Monat
  • Keine Kreditkarte erforderlich

Pro

15 USD
  • Bis zu 10 Teammitglieder
  • Alle Community-Funktionen plus Cloud Auto Scaling (AWS, GCP, Azure)
  • Hyperparameter-Optimierung
  • Pipeline-Auslöser und Automatisierungen
  • Dashboards
  • Unbegrenzte Pay-As-You-Go-Nutzung (Speicher und Aktivitäten)
  • 120GB kostenlose Artefaktspeicherung + 20% mehr
  • 1,2GB Metrik-Events
  • 1,2M API-Aufrufe/Monat
  • Zusätzliche Nutzung: $0,1 / 1GB Artefaktspeicher, $0,01/1MB Metrik-Events, $1/100K API-Aufrufe, $0,04/Stunde pro Anwendung
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Unternehmensinformationen zu clear.ml

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Top 5 Regionen
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Uzbekistan
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Verkehrsquellen

Search
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Direct
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Referrals
12.12%
Social
4.11%
Paid Referrals
1.12%
Mail
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Top-Schlüsselwörter

SchlüsselwortVerkehrKosten pro Klick
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  • MLflow
  • Kubeflow
  • DVC
  • Weights & Biases

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