一个平台，无限可能
加入全球 1,600 多家使用 ClearML 的前瞻性组织
轻松的基础设施管理
适用于您 AI 生产的每个阶段
ClearML AI 基础设施平台是一个三层解决方案，可在企业规模下提供从开发到生产的流畅、可扩展的 AI 工作流程。基础设施控制平面允许您连接和管理 GPU 集群——无论是在本地、云端还是两者兼有——确保高性能和成本优化。它提供内置安全功能，如多租户、基于角色的访问控制和计费。
AI 开发中心提供了一个强大的环境，用于开发、训练和测试 AI 模型，可从任何地方访问。最后，GenAI 应用引擎可轻松将 LLMs 部署到您的集群上，ClearML 处理网络、认证和安全。一键启动任何 GenAI 工作负载，让我们的调度器处理其余部分。从基础设施管理到 AI 开发和部署，ClearML 精简您的 AI 工作流程，让您快速高效地启动并运行。
控制
控制和管理 AI 基础设施，最大化计算资源利用率
精简
精简从开发到生产的 AI/ML 开发流程
提升
通过可定制的工作流程和受控访问提升 GenAI 部署效率
远程 GPU 访问和 AI 部署变得轻松
简化 Kubernetes 和云部署，实现轻松资源消耗
基础设施控制平面
基础设施控制平面 管理和优化跨本地、云端和混合环境的 GPU 资源，确保高性能和成本效益。IT 团队现在可以提供多租户、一键式 GPUaaS，并通过最少的配置和终端用户的轻松访问来实现 GPU 配置。管理员可以轻松地通过配额管理在多个 AI 项目和团队之间共享资源，最大化计算利用率，并通过动态细粒度 GPU 控制分散的计算使用。通过在任何集群设置上基于优先级的作业调度，优化跨不同环境的 AI 工作负载管理。ClearML 的安全多租户确保为每个租户提供隔离的网络和存储，消除数据或信息泄露的风险。细粒度的计费功能提供基于计算时长、存储消耗和 API 调用的使用量计费——为您的 AI IT 投资带来立竿见影的投资回报。
AI 开发中心
AI 开发中心 提供了一个强大的 AI 开发者工作台，其中集成了用于编码、测试和部署 AI/ML 模型的集成开发环境 (IDE)。ClearML 提供了云端般的使用体验，一键式访问基础设施，并内置了用于数据集成、监控、自动化、仪表盘、管道、模型仓库和 CI/CD 集成的工具。AI 开发者可以使用灵活适应的现成基础设施和自助式计算来加速模型开发和部署。
GenAI 应用引擎
我们的 GenAI 应用引擎 通过简化的工具和编排实现快速 GenAI 部署，使业务利益相关者能够大规模评估和迭代 GenAI 项目和应用。ClearML 的应用引擎提供了在计算集群上启动安全 LLM API 所需的灵活性，并内置了访问控制和监控。使用自定义模型或使用简化数据摄取、向量数据库创建和反馈收集的工具对现成 LLM 进行微调，从而在整个组织中启动 GenAI 项目。
性能是最好的证明
使用 ClearML 在每个 AI 工作负载上取得卓越成果并降低成本
最大化投资回报
从现有基础设施中获取更多价值，推迟未来的硬件采购。
GPU 利用率提升
计算和人力成本降低
优化资源
提高效率，降低成本，加速上市时间。
在现有基础设施上运行更多 AI 工作负载
模型和应用的上市时间更快
简化操作
借助平台无关解决方案的无与伦比的灵活性，按您的需求扩展 AI。
芯片无关
云无关
厂商无关
环境无关
深受 250,000 多名 AI 开发者喜爱，获得 IT 和 DevOps 信任
ClearML 帮助 BlackSky 在 Spectra AI（我们的天基图像和全源智能分析平台）内加速和扩展我们的 AI/ML 模型训练。除了提高团队的可见性和生产力外，ClearML 的模块化 MLOps 平台还为我们提供了灵活性。
在 Nucleai，我们在优化 AI/ML 运营方面的探索使我们在两年前集成了 ClearML。这一选择支持了我们对灵活、定制化 AI/ML 实验管理和数据监控的需求。ClearML 为我们的工作流程效率做出了积极贡献。
大规模管理 AI/ML 自动化和 GPU 资源：得益于资源分配、自动化框架等功能，ClearML 解决了我们的 GPU 计算资源管理问题。
我们还使用 ClearML 来运行大规模测试并协助我们方法的统计评估。我们使用 ClearML 收集和分析了许多视频上针对预定义的用户查询（这些查询超出了视频范围）的 RAG 响应，并对系统的性能有了很好的了解。
我们改进了几乎所有部门的每项任务——毫无疑问，ClearML 在跟踪、管理和记录我们的研究以及交付我们的算法方面推动了我们前进。
ClearML 通过提供全面的实验跟踪和工作流程自动化，帮助我们克服了启动 AI 项目和推进现有项目的障碍。借助 ClearML，我们能够改进 Meraki 许多团队的 AI 开发，从而更有效地实现我们的 AI 愿景。
