我们很高兴地宣布 ClearML 3.23 企业版发布。此版本通过结合新功能、新视图和快捷方式，进一步帮助 AI 构建者加快模型投入生产，并监控其使用情况，提高了易用性。
新模型仪表盘
随着您的团队为组织内的用例开发和部署多个模型，拥有所有已部署模型的统一视图变得前所未有的重要。ClearML 的新模型仪表盘提供了一个全面、单一界面的视图，展示您所有的模型端点。它可以让您快速访问关键指标，如延迟和每分钟请求数，或深入分析这些指标随时间的变化。该仪表盘还跟踪资源利用率，包括 CPU、GPU、内存和网络负载，从而更容易在出现瓶颈时识别和解决问题。
ClearML 模型端点仪表盘
超数据集改进了探索
超数据集（Hyper-datasets）在 ClearML 的数据管理功能中扮演着重要角色，通过其数据可视化、版本控制和数据查询功能实现全面的数据管理。超数据集既提供了用于管理和审查数据的可视化界面，又提供了使用 ClearML SDK 直接将数据馈送到实验的能力。这使您可以通过查询源数据的元数据来动态构建数据集子集，从而增强了可重现性、可追溯性和合规性。
超数据集支持多源帧，其中每个场景都捕获自多个来源，例如 KITTI 数据集（捕获自 RGB 相机、灰度立体相机和 3D 激光扫描仪的数据）。在此版本中，引入了一项新功能，可以在单个统一视图中查看所有帧源，简化了多源数据分析。
此外，我们增加了在帧查看器 UI 中显示\隐藏特定标注的能力。
超数据集帧组视图
配置保险库改进
ClearML 的配置保险库提供了一种安全且集中的解决方案，用于集中管理常见配置（如云工作负载区域）以及敏感信息（如 GitHub 或第三方存储提供商等服务的凭据）。这消除了在不同部署中重复定义参数的需要，允许用户将配置传递给实验，而无需将其直接嵌入到代码中。
保险库可以是用户特定的或管理员保险库，系统管理员可以在其中管理配置，包括敏感凭据，而无需向 AI 构建者暴露，后者仍然可以安全地访问和使用这些配置。
最新版本通过新的 UI 凭据保险库扩展了此功能，使管理员能够为用户的 ClearML UI 访问集中配置存储凭据，而无需将这些凭据发送给每个用户。此外，服务帐户（通常由自动化工具使用）现在拥有自己的专用保险库，就像普通用户帐户一样。
工作流增强及更多功能
除了上述主要功能更新之外，此版本还包括几项虽小但重要的增强功能
- 新的流水线比较仪表盘现在不仅允许您比较单个流水线步骤，还可以比较整个流水线的元信息。
- 直接从 UI 重新将失败的实验加入队列，使重试更容易。
- 新的标量结果表格视图。
- 新的任务事件日志，允许用户追踪任务的状态生命周期。
还有许多其他改进和错误修复。想了解完整细节？请查阅完整的发行说明。
如需针对企业帐户可用新功能的演示，请申请演示。
