一站式 MLOps 平台，从实验到部署全自动
ClearML 是一个开源的 MLOps/LLMOps 平台，旨在统一管理机器学习项目的全生命周期。它解决了 AI 开发中实验跟踪、数据管理、流水线编排、模型部署和调度等环节割裂的问题，提供了一站式解决方案。核心能力包括：实验管理器（记录参数、指标、日志）、数据版本管理、可扩展的流水线引擎（支持本地和 Kubernetes 编排）、模型服务与监控，以及自动化 CI/CD 集成。其设计强调易用性，通过简单的 SDK 即可快速接入现有代码，同时支持从单机到大规模集群的灵活部署。对于大语言模型（LLM）场景，也提供了针对性的调优、评估和部署支持。
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。
1了解五大模块
阅读 README 了解实验管理器、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务与报告五大模块，确认自己需要哪些能力。
2查看官方文档
README 节选未给出安装命令，请前往官网文档获取各模块的安装与接入方式。
3准备 Python 环境
项目基于 Python 开发，先准备可用的 Python 环境，便于后续接入 SDK。
4选编排方案
MLOps/LLMOps 支持 Kubernetes、云和裸金属，按团队规模选择单机或集群方案。
5规划存储后端
数据管理模块构建在对象存储之上，提前确认使用 S3、GS、Azure 还是 NAS。
6规划模型服务
模型服务基于 Nvidia-Triton 提供 GPU 推理与开箱即用的模型监控，按需安排部署环境。
能在 ClearML Web 界面（实验管理器等模块）中看到接入后的任务与实验记录。
Q：README 里为什么没有安装命令？
A：本次节选只介绍了五大模块能力，未包含安装步骤。请访问官方文档 https://clear.ml/docs 获取各模块的部署与安装命令。
Q：必须使用 Kubernetes 才能运行吗？
A：不是。README 说明 MLOps/LLMOps 编排支持 Kubernetes、云和裸金属，可按规模灵活选择单机或集群。
Q：数据版本管理支持哪些存储后端？
A：README 指出数据管理构建在对象存储之上，支持 S3、GS、Azure 和 NAS。
Q：模型服务部署要多久？
A：README 称可在 5 分钟内完成新模型端点部署，并自带模型监控与 Nvidia-Triton GPU 推理支持。
MLflow、Kubeflow、Neptune.ai
clearml 是基础设施领域的开源项目，由 clearml 开发，2019 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（6,883）位列前 7%，在基础设施分类的 1,130 个项目里位列前 10%。
近 44 天，它的 GitHub 星标从 6,815 增加到 6,883，净增 68。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。提供免费社区版，含核心功能；付费企业版提供高级协作、安全与支持，可申请试用。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：机器学习团队需要统一管理实验、数据和模型，提升协作效率。同类可对比的替代方案包括 MLflow、Kubeflow、Neptune.ai。
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