ClearML
Why Choose ClearML?
Sie sollten dies wählen, wenn Sie tief im Bereich maschinelles Lernen sind und eine solide, Open-Source-MLOps-Plattform benötigen, die alles von Experimentverfolgung bis Datenbetrieb und Bereitstellung abdeckt. Sie wurde von Leuten entwickelt, die Datenwissenschaft und DevOps wirklich verstehen, was Ihre ML-Projekte einfacher und effizienter macht.
Wir sind ein Open-Source-MLOps-Unternehmen, das Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren, DevOps-Praktikern und Engineering-Managern Werkzeuge bietet, um mehr aus ihren Maschinen- und Deep-Learning-Projekten zu machen. Wir sind ein globales Team von Menschen, die Exzellenz und Lieferung schätzen, und wir ♥ Daten, Wissenschaft und DevOps. Bei ClearML suchen wir immer nach Menschen, die helfen wollen, entweder in unserem Open-Source-Projekt oder als Mitarbeiter. Möchten Sie mehr wissen? Besuchen Sie www.clear.ml
ClearML Einführung
Was ist das ClearML?
Die Hauptmerkmale der Open-Source-End-to-End-MLOps-Plattform von ClearML sind: ClearML Experiment – ClearML Experiment ermöglicht es Ihnen, jeden Teil des ML-Experimentierprozesses zu verfolgen und Aufgaben zu automatisieren. Damit können Sie alle Experimente protokollieren, teilen und versionieren und Pipelines sofort orchestrieren. ClearML Orchestrate – Mit ClearML Orchestrate erhalten DevOps und Datenwissenschaftler Autonomie und Kontrolle über Rechenressourcen. Die cloudnative Lösung ermöglicht auch Kubernetes- und Bare-Metal-Ressourceneinteilung mit einer einfachen und einheitlichen Schnittstelle zur Kosten- und Arbeitslaststeuerung. ClearML DataOps – ClearML DataOps bietet Automatisierung von Datenspeichern. Automatisieren Sie die Datensammlung in durchsuchbare, zugängliche und ML-bereite Datenrepositorien durch modernste MLOps-Technologie. ClearML Hyper-Datasets – ClearML Hyper-Datasets ermöglicht MLOps-Teams den Aufbau datenorientierter KI-Workflows. Nutzen Sie unstrukturierte Daten optimal mit abfragbaren Datensätzen, ermöglicht durch ClearML Hyper-Datasets. ClearML Deploy – ClearML Deploy bietet ein einheitliches Modell-Repository, benutzerdefinierte Pipelines und Modellbereitstellung. Dies ermöglicht MLOps-Teams den Übergang von der Modellentwicklung zur Produktion und volle Workflow-Transparenz mit nahtloser Integration in den Experimentmanager und die Orchestrierung. Jede Komponente von ClearML integriert sich nahtlos miteinander und bietet abteilungsübergreifende Sichtbarkeit in Forschung, Entwicklung und Produktion.
Wie verwenden ClearML?
Nutzungsanweisungen nicht verfügbar.
Warum wählen ClearML?
Sie sollten dies wählen, wenn Sie tief im Bereich maschinelles Lernen sind und eine solide, Open-Source-MLOps-Plattform benötigen, die alles von Experimentverfolgung bis Datenbetrieb und Bereitstellung abdeckt. Sie wurde von Leuten entwickelt, die Datenwissenschaft und DevOps wirklich verstehen, was Ihre ML-Projekte einfacher und effizienter macht.
ClearML Funktionen
Funktionen
Funktionsinformationen nicht verfügbar.
Preise
Kostenlos
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- ✓ Open Source, End-to-End MLOPs Plattform