产品详细介绍
ClearML 是一套面向企业与团队的 AI 基础设施平台，提供从算力管理、模型开发到 GenAI 应用部署的端到端解决方案。平台采用三层架构设计，帮助组织在保证安全与合规的前提下，最大化 GPU 利用率、降低算力与人力成本，并加速 AI 项目从概念到落地的全流程。
- 基础设施控制平面（Infrastructure Control Plane）
ClearML 的控制平面用于统一连接与管理分布在本地数据中心、公有云或混合云环境中的 GPU 集群：
- 支持多云与本地混合部署，真正做到 云无关、厂商无关、芯片无关、环境无关；
- 提供集群统一视图与调度能力，自动分配与回收算力资源，提高 GPU 利用率；
- 内置多租户（Multi-tenancy）、基于角色的访问控制（RBAC）与计费/成本核算能力，方便企业进行安全隔离与成本管理；
- 通过策略化调度与资源配额控制，帮助团队在性能与成本之间取得最佳平衡，延长现有硬件的使用周期，推迟新硬件采购。
- AI 开发中心（AI Development Center）
AI 开发中心为数据科学家、机器学习工程师和研究人员提供统一的开发与实验环境：
- 支持远程访问与协作，团队成员可在任意地点接入统一平台进行开发、训练与测试；
- 集成实验管理、版本控制与可视化监控，便于对模型训练过程进行追踪与复现；
- 通过与底层控制平面打通，实现从 Notebook/训练脚本到大规模分布式训练的无缝切换；
- 支持多种框架与工具链，适配不同技术栈与业务场景，减少环境搭建与维护成本。
- GenAI 应用引擎（GenAI App Engine）
GenAI 应用引擎专注于大语言模型（LLM）及生成式 AI 工作负载的部署与运维：
- 一键将 LLM 部署到已连接的 GPU 集群上，无需手动处理复杂的网络、认证与安全配置；
- ClearML 负责底层服务编排、负载均衡与安全接入，用户只需关注模型与业务逻辑；
- 支持自定义工作流与访问策略，可为不同团队、业务线或应用配置独立的访问与配额；
- 内置调度器自动根据负载情况分配资源，确保关键 GenAI 工作负载的性能与稳定性。
通过这三层架构，ClearML 将基础设施管理、AI/ML 开发与 GenAI 部署整合在同一平台中，帮助企业：
- 提升 GPU 利用率，减少闲置算力；
- 降低计算与人力成本，减少重复运维与环境搭建工作；
- 加速产品上市时间（Time-to-Market），让 AI 项目更快从实验走向生产；
- 在保持灵活性的同时，避免对单一云厂商或硬件供应商的过度绑定。
简单使用教程
以下是基于 ClearML 平台的一个简明上手流程，帮助你从零开始完成基础设施接入、模型开发与 GenAI 部署的初步体验：
- 注册与基础配置
- 访问 ClearML 官网并注册账号，创建组织或团队空间；
- 在管理控制台中完成基础设置，包括组织成员、角色与权限（RBAC）配置；
- 根据企业安全策略，启用多租户隔离与审计日志等安全选项。
- 连接 GPU 集群与云资源
- 在控制平面中添加你的算力资源：可以是本地 GPU 集群、公有云 GPU 实例或混合环境；
- 按向导配置访问凭证与网络连接（如 VPC、VPN 或专线），确保平台可以安全访问集群；
- 为不同项目或团队设置资源池与配额策略，便于后续调度与成本控制。
- 搭建 AI 开发环境
- 在 AI 开发中心中创建项目空间，用于管理数据集、代码与实验；
- 通过 Web 界面或命令行工具，将现有代码仓库（如 Git）与 ClearML 进行集成；
- 为开发人员分配 Notebook/开发容器或训练环境镜像，统一依赖与运行环境；
- 启动一次示例训练任务，验证与底层 GPU 集群的连接与调度是否正常。
- 管理与追踪模型训练
- 在平台中查看训练任务的实时日志、指标与资源使用情况；
- 使用实验管理功能记录不同超参数、数据版本与模型版本，便于对比与回溯；
- 将表现最佳的模型标记为候选版本，为后续部署做准备。
- 部署 GenAI / LLM 应用
- 进入 GenAI 应用引擎，选择需要部署的 LLM 或自训练模型；
- 选择目标集群与资源规格（GPU 数量、显存、并发限制等）；
- 配置访问方式（API 端点、鉴权方式）和安全策略（如仅内部网络访问）；
- 一键启动部署，由 ClearML 负责底层服务编排与网络配置；
- 部署完成后，通过提供的 API 或 SDK 将模型接入你的业务应用或内部工具。
- 监控与优化
- 在平台监控面板中持续观察 GPU 利用率、请求延迟与吞吐量等关键指标；
- 根据业务负载动态调整资源配额与调度策略，优化成本与性能；
- 利用计费与成本分析功能，评估不同项目或团队的算力消耗，指导后续资源规划。
通过以上步骤，你可以快速完成从基础设施接入、模型开发到 GenAI 部署的端到端流程，在统一平台上高效管理 AI 资产与算力资源。
