클리어ML
ClearML
실험 관리부터 배포까지 지원하는 통합 MLOps 솔루션
부분 무료WebDesktopAPI오픈소스한국어
웹사이트 방문하기clear.ml
웨이츠 앤 바이어스와(과) 비교하기소개
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
가격 정보
부분 무료시작 가격: $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.
활용 사례
- 딥러닝 모델 학습 모니터링
- GPU 클러스터 오케스트레이션
- LLM 파인튜닝 및 배포 관리
- CI/CD ML 워크플로우 자동화
대상 사용자
데이터 과학자ML 엔지니어AI 연구원
연동 서비스
PyTorchTensorFlowKubernetesAWSGoogle Cloud
태그
MLOps실험 추적머신러닝오픈소스데이터 관리
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