클리어ML
ClearML
실험 관리부터 LLM 배포까지 지원하는 통합 MLOps/LLMOps 플랫폼
소개
활용 워크플로우
입력
클리어ML
출력
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
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.
정보 확인일:
활용 사례
- 딥러닝 모델 학습 실험 추적 및 결과 비교
- GPU 클러스터 자원 오케스트레이션 및 스케줄링
- LLM 파인튜닝 및 GenAI 앱 배포·관리
- CI/CD 기반 ML 워크플로우 자동화
- 데이터 보안이 중요한 온프레미스 MLOps 구축
대상 사용자
연동 서비스
태그
최근 소식
확인된 변경 내역
- 2026-03-18 ClearML이 기업용 플랫폼 관리 센터(Platform Management Center)의 일반 공개(GA)를 발표했습니다. 멀티테넌트 GPU 인프라를 관리하는 IT 관리자를 위한 중앙화된 컨트롤 플레인으로, 실시간 FinOps, 테넌트 격리, 중앙 오케스트레이션 및 청구 대시보드 기능을 제공합니다.
- 2026-01-09 SDK v2.1.1 출시 — 버그 수정 및 안정성 개선.
- 2025-12-11 SDK v2.1.0 출시 — 주요 기능 업데이트 및 성능 향상.
- 2025-06-26 SDK v2.0.0 출시 — MongoDB v5→v6 업그레이드(브레이킹 체인지), UI 스칼라 플롯 개선.
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대안 도구
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