インフラ制御とGPUオーケストレーション
オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境全体でGPUクラスタを管理し、スケジューリング、クォータ管理、動的な分数GPU、使用量ベースの請求制御を行えます。
ClearML
認証するClearMLは、GPUクラスタの管理、AI/MLモデルの構築・学習、Hosted・Self-hosted・ハイブリッド環境でのGenAIワークロード展開を支援するAIインフラプラットフォームです。
ClearMLとは
ClearMLは、Infrastructure Control Plane、AI Development Center、GenAI App Engineという3つの連携したレイヤーを中心に構築されたAIインフラプラットフォームです。これらを組み合わせることで、チームがコンピュートを管理し、AI/MLモデルを構築・学習し、エンタープライズ環境全体にGenAIアプリケーションを展開できるよう支援します。
このプラットフォームは、ソフトウェアのワークフロー制御とインフラ制御の両方を必要とする組織向けに設計されています。ソースページでは、GPUクラスタ管理、実験追跡、パイプライン、モデルリポジトリ、CI/CD自動化、データセットのバージョン管理、LLM展開のサポートが説明されており、展開オプションとしてHosted、Self-hosted、VPC、オンプレミス、エアギャップ、ハイブリッド構成が含まれます。
主な機能
エンドツーエンドのAI/ML開発ワークスペース
AI Development Centerを使って、共有ワークベンチから実験、データセット、モデル、アーティファクト、メトリクス、レポート、パイプラインを管理できます。
再現可能な実験追跡
コード、構成、ログ、パッケージ、未コミットの変更を追跡して、モデル実行の再現性を高め、デバッグを容易にします。
データセットのバージョン管理とデータ管理
検索可能なメタデータ、プレビュー、継承、差分ストレージ、およびHTTP、S3、GCS、Azure、NASなどの柔軟なストレージバックエンドを備えた再利用可能なデータセットバージョンを作成できます。
GenAI展開ワークフロー
LLM API、データ取り込み、ベクトルデータベース作成、フィードバック収集のためのApp Engineツールを使って、GenAIワークロードを展開し、反復できます。
柔軟な展開モデル
Hosted、Self-hosted、VPC、オンプレミス、エアギャップ、またはハイブリッドの展開パスにより、さまざまな運用モデルに適合させられます。
チームがClearMLを使う主な方法
集中型AIインフラ運用
チーム全体でGPU容量をプロビジョニングして管理し、クォータ管理、スケジューリング、分数GPU制御を使って作業を割り当てます。
モデル開発と実験
実験を追跡し、実行結果を比較し、データセットを管理しながら、反復的なAI/ML開発の間にモデルアーティファクトを整理します。
大規模な学習オーケストレーション
学習ジョブをキューに入れ、プラットフォームがオンプレミス、クラウド、またはHPCリソース全体でスケジューリング、コンテナ化実行、再現性を管理します。
GenAIアプリケーションの展開
カスタムまたはファインチューニング済みのLLMを展開し、アクセス制御を設定し、データ取り込みとベクトルデータベースツールでモデルの反復を支援します。
AIチーム向けワークフロー自動化
チームが開発と本番の受け渡しをより厳密に行う必要がある場合に、バージョン管理、レポート、CI/CD自動化のための単一プラットフォームとして利用します。
Pros and Cons
Pros
- インフラ管理、AI開発、GenAI展開を1つのプラットフォームにまとめています。
- Hosted、Self-hosted、VPC、オンプレミス、エアギャップ、ハイブリッドの各オプションを含む複数の展開モードをサポートします。
- 実験追跡、パイプライン、モデルのバージョン管理、データセットのバージョン管理、CI/CD自動化など、実用的なMLOps機能を備えています。
- GPUスケジューリング、クォータ制御、動的な分数GPUのためのワークロード管理機能を提供します。
- 無料のCommunityティアに加えて、有料および見積もりベースのプランも明確に用意されています。
Cons
- ソースページには公開されている統合一覧が完全には示されていないため、特定のサードパーティ互換性はここでは十分に文書化されていません。
- 一部の機能は異なるプラン階層に分かれており、高度なインフラ機能は上位プランまたは個別見積もり向けです。
FAQ
ClearMLはどのようにプラットフォームを複数のレイヤーに分けていますか？
ClearMLのプラットフォームは、Infrastructure Control Plane、AI Development Center、GenAI App Engineの3つのレイヤーで構成されるシステムとして提示されています。Development CenterはAI/MLモデルの構築、学習、展開のためのワークベンチであり、他のレイヤーがインフラとGenAIの展開を担います。
ClearMLはどのような展開オプションをサポートしていますか？
価格ページによると、ClearMLはHostedサーバー、Self-hosted、またはマネージドサービスとして利用でき、プランに応じてVPC、オンプレミス、エアギャップ、ハイブリッド構成を含む展開オプションが用意されています。
AI Development Centerではチームは何ができますか？
ソース資料によると、AI Development Centerは実験管理、オーケストレーション、ダッシュボード、パイプライン、モデルリポジトリ、CI/CD統合、データ統合、ハイパーパラメータ最適化、モデル展開をサポートしています。また、価格表の機能マトリクスではモデルのファインチューニングとベクトルデータベース統合のサポートにも触れています。
利用可能な価格プランは何ですか？
価格ページには、Community、Pro、Scale、Enterpriseのオプションが掲載されています。Communityは無料、Proはユーザー単位の有料プラン、ScaleとEnterpriseは個別見積もりです。
ClearMLはセルフホストできますか？
はい。ホームページではClearMLは統合されたオープンソースプラットフォームであると説明されており、価格ページではGitHub上で100%オープンソースのself-hosted ClearMLを実行できると記載されています。
Quick Facts
- カテゴリ
- AIインフラプラットフォーム
- 主なユーザー
- AIビルダー、AI/MLチーム、IT/DevOpsチーム
- 主要ワークフロー
- 1つのプラットフォームでコンピュートを管理し、モデルを開発し、GenAIを展開する
- 展開
- Hosted、Self-hosted、VPC、オンプレミス、エアギャップ、ハイブリッド
- 価格の形態
- 無料のCommunityプラン、有料のProプラン、個別見積もりのScaleおよびEnterpriseプラン
- Webサイト
- clear.ml