clearml-serving

一键编排多模型推理服务,自动伸缩省运维

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 54 🐛 待处理 34 👀 关注 8
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 170
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。

项目预览

clearml-serving 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类基础设施
开发团队clearml
官网地址https://clear.ml
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,clearml,deep-learning,devops,kubernetes,machine-learning,mlops,model-serving,serving,serving-ml,serving-pytorch-models,tensorflow-serving,triton,triton-inference-server
GitHub 星标★ 170
上线时间2021-04-12 00:00:00
代码更新2026-03-12
仓库体积2.0 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

ClearML Serving 是 ClearML 生态中的模型服务编排与仓库解决方案,用于将训练好的机器学习模型部署为生产级推理服务。它解决的是模型从实验到上线过程中的标准化、可扩展性和运维复杂性问题。核心能力包括:支持多种推理框架(如 ONNX、TensorFlow、PyTorch 等),提供模型版本管理和服务版本控制,自动生成 REST API 端点,内置负载均衡和弹性伸缩,以及通过 ClearML 平台实现模型、服务和监控的统一管理。它特别适合需要将多个模型快速、可重复地部署到 Kubernetes 或 Docker 环境的团队,降低了模型服务的工程门槛。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 170

核心亮点

  • 原生集成 ClearML 实验管理,模型到服务链路无缝衔接
  • 支持多框架模型(ONNX/TF/PyTorch),无需重写推理代码
  • 内置 Kubernetes 部署和自动扩缩容,适合生产级弹性服务

不足之处

  • 依赖 ClearML 平台,独立使用需额外搭建后端
  • 文档/社区待观察,早期项目示例和最佳实践较少

适用场景

  • 团队已用 ClearML 做实验管理,需快速将模型上线为 API 服务
  • 需要同时管理多个模型版本并动态路由到不同推理服务
  • 在 Kubernetes 集群中部署可弹性伸缩的模型推理服务

替代项目

Seldon Core、KServe、BentoML

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