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Clearml

训练与微调

一、项目简介

ClearML 是开源的 MLOps 平台,涵盖实验管理、数据版本、模型仓库与远程执行,帮助团队自动化训练流程并追踪每一次实验,是传统 ML 与深度学习团队常用的全生命周期工具。

二、核心特性

  • 实验管理:自动记录代码、参数、指标;
  • 数据版本:追踪数据集变化;
  • 模型仓库:版本管理与共享;
  • 远程执行:分布式任务调度;
  • 可视化对比;
  • 可自托管。

三、适用场景

  • 团队协作的实验追踪;
  • 自动化训练与流水线;
  • 模型治理与复用。

四、快速上手

pip install clearml
clearml-init                 # 配置凭证
# 在训练代码里 from clearml import Task; Task.init(...)

五、注意事项

  • 自托管部署组件较多;
  • 注意存储与权限规划;
  • 版本升级留意兼容性。