ClearML简介

ClearML是一个全面自动化的MLOps/LLMOps开源平台,只需添加两行代码即可轻松管理AI实验、数据和模型。它包含以下主要模块:

• 实验管理器:自动跟踪和记录实验环境、参数、结果等
• MLOps/LLMOps:用于ML/DL/GenAI任务的编排、自动化和流水线解决方案
• 数据管理:基于对象存储的全差异化数据管理和版本控制
• 模型服务:快速部署和监控模型端点
• 报告:创建和共享富文本文档
• 编排仪表板:可视化管理整个计算集群

快速开始

1. 注册ClearML托管服务或自行部署服务器
2. 安装clearml Python包
3. 创建凭据并连接SDK
4. 在代码中添加两行:

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

这样就完成了!你的实验过程将被自动记录到ClearML中。

主要功能

• 自动记录实验全过程,包括代码、环境、参数、输出等
• 支持主流ML框架如PyTorch、TensorFlow、Keras等
• 与Jupyter Notebook和PyCharm集成
• 云端/本地部署灵活选择
• 提供API和Web界面,方便管理和可视化
• 支持数据版本控制和模型服务

学习资源

• 官方文档
• YouTube频道
• 示例代码
• Slack讨论组

ClearML大大简化了AI开发流程,值得一试。欢迎访问GitHub仓库了解更多信息,并加入社区交流学习。

通过ClearML,你可以更高效地管理AI项目,专注于模型开发本身。希望本文能帮助你快速上手这个强大的MLOps工具!

文章链接：www.dongaigc.com/a/clearml-beginners-guide-automated-mlops

https://www.dongaigc.com/a/clearml-beginners-guide-automated-mlops