Close
compare
К сравнению
Clear.ml
Год основания: 2016
Страна происхождения: Израиль
Направление: Компьютерное зрение Анализ данных
Отрасль: Различные отрасли

Clear.ml

ClearML - это платформа MLOps для управления экспериментами, оркестрации задач, автоматизации пайплайнов и контроля инфраструктуры для крупных команд данных и ИИ‑подразделений.
Платформа обеспечивает трекинг экспериментов, управление датасетами, оркестрацию вычислений, автоматизацию CI/CD для ML и централизованный контроль GPU‑ресурсов. Применяется для ускорения разработки, тестирования и вывода моделей в промышленную эксплуатацию.
Описание компании
Год основания: 2016
Страна происхождения: Израиль
Направление: Компьютерное зрение Анализ данных
Отрасль: Различные отрасли
Преимущества
  • Сквозной MLOps‑контур
  • Управление GPU‑инфраструктурой
  • Автоматизация экспериментов
  • Масштабирование пайплайнов
  • Прозрачность процессов ML
Дополнительная информация

Теги: #mlops; #оркестрация; #gpu; #experiments; #ai_platform; #datasets; #ci_cd; #финтех; #телеком; #промышленность; #research; #pipeline; #инфраструктура; #ml_engineering; #ml_monitoring

Ссылка на API-документацию: https://allegro.ai/docs/

Контур решения: Cloud / On‑prem / Hybrid

Клиенты: Cisco Meraki, WSC Sports, Orbem, Savana, Trax, BlackSky, Nucleai

Условия оплаты: 🆓+💳 Freemium
Стоимость: от $15 за пользователя/мес + потребление
Кейсы

WSC Sports требовалось масштабировать ML‑разработку

Проблема: ручная оркестрация, трудности с воспроизводимостью и рост затрат времени.

Решение: ClearML внедрён для централизации экспериментов, оркестрации пайплайнов и управления ресурсами.

Эффект: ускорение обучения, сокращение ручных операций и стабильный рост производительности команды без увеличения штата.

Где и как применять
  • В исследовательских группах: трекинг экспериментов и ведение датасетов.
  • В корпорациях: CI/CD для ML, управление GPU‑пулом, контроль качества моделей.
  • В финсекторе: безопасный MLOps‑контур.
  • В телекомах и индустрии: автоматизация обучения и inference‑пайплайнов.
  • Интеграция через Python‑SDK, CLI, API.
Кому подойдет:
Организациям с командами данных, ML‑инженерами и DevOps, которым требуется воспроизводимость, автоматизация и централизованный контроль ML‑жизни цикла. Подходит предприятиям из финтеха, телекомов, промышленности, госсектора, R&D‑центров и стартапов с высоким объёмом ML‑экспериментов.
FAQ
Какие функции поддерживает платформа?
Трекинг экспериментов, управление датасетами, оркестрация задач, автоматизация пайплайнов, контроль ресурсов, мониторинг моделей и инфраструктуры.
Как проходит внедрение?
Установка в облаке или on‑prem, подключение GPU‑кластеров, настройка пайплайнов и CI/CD, интеграция SDK с существующим кодом и обучение команды.
Как обеспечивается безопасность данных?
Размещение в корпоративном контуре, разграничение доступов, контроль журналов, поддержка on‑prem‑развертывания и безопасных каналов.
Как рассчитывается стоимость?
По подписке: учитываются объём функций, пользователи, уровень поддержки и требования к инфраструктуре.
Как интегрировать ClearML?
Через Python‑SDK, REST API, CLI; поддерживается интеграция с Kubernetes, Git, CI/CD‑системами и сторонними хранилищами данных.
Какой эффект даёт решение?
Снижение затрат на разработку, рост числа экспериментов, ускорение вывода моделей в продакшн и повышение прозрачности ML‑процессов.
6
Подберем решение!
Chat icon