클리어ML

ClearML

실험 관리부터 LLM 배포까지 지원하는 통합 MLOps/LLMOps 플랫폼

무료 + 유료WebDesktopAPI오픈소스한국어

소개

ClearML은 실험 추적, 데이터 관리, 파이프라인 오케스트레이션, 모델 서빙을 통합한 오픈소스 MLOps/LLMOps 플랫폼입니다. 최소한의 코드 변경으로 실험을 자동 추적하며, GenAI 앱 엔진을 통해 LLM을 클러스터에 직접 배포할 수 있습니다. 오픈소스 버전과 관리형 클라우드 서비스 모두 제공합니다.

활용 워크플로우

입력

로컬 Python 스크립트 ( SDK 초기화 코드 )Git 소스 코드 저장소 (GitHub, GitLab, Bitbucket)클라우드/온프레미스 원천 데이터셋 (S3, GCS, NAS)커스텀 Docker 실행 환경 이미지

클리어ML

실험 추적 및 지표/파라미터 자동 로깅 (Experiment Tracking)ClearML Data를 이용한 데이터셋 버전 관리 및 차분 동기화ClearML Agent 기반 원격 컴퓨팅 리소스 오케스트레이션 및 큐 관리DAG 아키텍처 기반 ML 파이프라인 자동화 및 스케줄링GenAI App Engine을 통한 LLM 배포 및 프롬프트 모니터링

출력

통합 실험 시각화 대시보드 및 비교 리포트버전화된 모델 아티팩트 및 모델 레지스트리AutoML 기반 최적 하이퍼파라미터 조합실시간 추론 API 엔드포인트 및 모니터링 지표

원격 리소스 스케일링

로컬 코드를 수정 없이 ClearML Agent가 설치된 GPU 클러스터나 Kubernetes로 전송하여 즉시 원격 실행

LLMOps & GenAI 관리

LLM의 프롬프트, 토큰 사용량, 응답 지연시간을 추적하고 Model-as-a-Service 형태로 원클릭 배포

하이퍼파라미터 최적화 (HPO)

Bayesian, Random Search 알고리즘을 사용하여 최상의 성능을 내는 모델 설정을 자동으로 탐색

핵심 차별점: 단 두 줄의 코드 삽입만으로 로컬 개발 환경을 강력한 엔터프라이즈급 원격 오케스트레이션 및 파이프라인 관리 환경으로 즉시 전환하는 높은 편의성

주요 기능

코드 변경 최소화로 실험 자동 추적 및 재현성 보장
GenAI App Engine으로 LLM 클러스터 직접 배포
클라우드 오토스케일링 및 GPU 오케스트레이션
하이퍼파라미터 최적화 자동화
Kubernetes 통합 및 온프레미스/에어갭 배포 지원
데이터 버전 관리 및 ML 파이프라인 자동화

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

설치와 사용이 매우 간편하며, 오픈소스 버전에서도 기업급 기능을 대부분 제공합니다. 실험 결과의 시각화가 뛰어나고, PyTorch, TensorFlow 등 다양한 프레임워크와의 호환성이 매우 좋습니다.

단점

기능이 매우 방대하여 초보자가 모든 메뉴와 설정을 익히는 데 시간이 걸릴 수 있으며, 대규모 엔터프라이즈 환경에서의 초기 설정은 다소 복잡할 수 있습니다.

가격 정보

무료 + 유료시작 가격: Free / $15/user/mo (Pro)

AI 개발 센터(호스팅 서버)는 Community 무료(최대 3명, 100GB 아티팩트 스토리지·1GB 메트릭·월 1M API 호출, 신용카드 불필요)와 Pro 사용자당 월 $15(최대 10명 + 클라우드 오토스케일링·하이퍼파라미터 최적화 + 종량제 사용료)를 제공합니다. Infrastructure Control Plane(VPC/온프레미스)은 Scale(8-48 GPU 조직, 다중 클러스터·Kubernetes 통합)과 Enterprise(온프레미스·에어갭·하이브리드, LDAP·RBAC·백글러브 지원)로 운영되며 모두 맞춤 견적입니다. 100% 오픈소스 버전도 GitHub에서 제공됩니다.

가격표 확인하기

정보 확인일: 2026. 8. 30. · 가격은 공식 페이지에서 재확인하세요