ClearML ist eine Open-Source- und Enterprise-fähige Plattform für das Tracking von Machine-Learning-Experimenten, Aufgabenorchestrierung, Modellmanagement und Datenversionierung. Sie richtet sich an Data Scientists, ML-Ingenieur:innen und Forschungsteams, die den gesamten Entwicklungszyklus – von der Prototyp-Phase bis zur Produktionsautomatisierung – effizient verwalten möchten.

ClearML bietet Live-Logging, Ressourcensteuerung und Reproduzierbarkeit und kann je nach Bedarf als leichte Tracking-Lösung oder als vollständige MLOps-Plattform eingesetzt werden. Dank des modularen Aufbaus ist sie flexibel skalierbar und anpassbar.

Zentrale Vorteile:

• Integrierte Plattform für Experimentenverfolgung, Pipeline-Management und Modellverwaltung

• Entwickelt für Skalierung, Zusammenarbeit und Nachvollziehbarkeit

• Nahtlose Integration mit Python-Workflows und gängigen ML-Frameworks

Was sind die Hauptfunktionen von ClearML?

Experimenten-Tracking mit Live-Logging

ClearML protokolliert alle relevanten Elemente eines ML-Experiments:

• Erfassung von Hyperparametern, Metriken, Code-Versionen und Ressourcennutzung

• Live-Logging von stdout, stderr, GPU-Auslastung usw.

• Automatische Snapshots der Laufzeitumgebung und Konfigurationen

• Filter-, Such- und Vergleichsfunktionen über Web-Oberfläche

Orchestrierung von Aufgaben und Pipelines

Automatisiert Modelltraining und Deployment:

• Definition von Tasks und Erstellung von Pipelines über Python oder UI

• Zeitgesteuerte Ausführung auf lokalen oder Cloud-Ressourcen

• Unterstützung für automatische Skalierung und dynamische Ressourcenvergabe

• Versionierte, wiederholbare Pipelines mit vollständiger Rückverfolgbarkeit

Modellregistry und Lebenszyklusverwaltung

Zentrale Verwaltung für Modelle und Artefakte:

• Speicherung, Versionierung und Tagging von trainierten Modellen

• Verknüpfung zugehöriger Daten, Code und Experimente

• Integration in Deployment-Workflows oder externe Services

• Nachvollziehbare Modellhistorie für Audits und Compliance

Datenmanagement und Versionierung

Sichert Reproduzierbarkeit durch kontrollierten Datenzugriff:

• Registrierung und Versionierung von Datensätzen pro Experiment

• Nachverfolgung von Abhängigkeiten und Datenquellen

• Unterstützung für Caching und Deduplikation

• Integration mit lokalen und entfernten Speichersystemen

Zusammenarbeit und Enterprise-Funktionen

Geeignet für regulierte und teamorientierte Umgebungen:

• Gemeinsame Projekte, Rollenverteilung und Zugriffskontrolle

• REST-API und SDKs zur Integration und Automatisierung

• Aktivitätsprotokollierung, Tagging und Anmerkungen für Transparenz

• Bereitstellung als Managed Service oder On-Premise-Installation

Warum ClearML?

• Kompletter MLOps-Stack mit Fokus auf Transparenz und Skalierbarkeit

• Modular und flexibel: nutzbar als Tracker oder Full-Pipeline-Lösung

• Reproduzierbarkeit ab Werk durch vollständiges Versioning

• Python-nativ und leicht integrierbar

• Geeignet für Produktionsumgebungen und forschungsintensive Teams