ClearML è una piattaforma open-source, pronta anche per usi aziendali, progettata per il tracciamento degli esperimenti, l’orchestrazione delle pipeline, la gestione dei modelli e il versionamento dei dati nei progetti di machine learning. Si rivolge a data scientist, ingegneri ML e team di ricerca che desiderano gestire in modo efficiente l’intero ciclo di vita del modello, dalla sperimentazione al deployment.

ClearML supporta il logging in tempo reale, l’allocazione dinamica delle risorse e la piena riproducibilità, adattandosi sia a team di ricerca sia a contesti produttivi. Grazie alla sua struttura modulare, può essere utilizzata come semplice strumento di tracking o come piattaforma completa di MLOps.

Vantaggi principali:

• Soluzione integrata per monitoraggio, orchestrazione e gestione dei modelli

• Ideale per collaborazione, scalabilità e tracciabilità

• Facile integrazione con workflow Python e framework ML più diffusi

Quali sono le principali funzionalità di ClearML?

Tracciamento degli esperimenti con logging live

• Registra iperparametri, metriche, utilizzo di risorse e versioni del codice

• Acquisisce in tempo reale stdout, stderr, uso di GPU e CPU

• Cattura automaticamente ambiente di esecuzione e configurazioni

• Permette la ricerca, il confronto e il filtraggio degli esperimenti via interfaccia web

Orchestrazione di task e pipeline ML

• Definizione di task e costruzione di pipeline tramite script Python o interfaccia grafica

• Supporta l’esecuzione pianificata su risorse locali o in cloud

• Gestione dello scaling automatico con allocazione dinamica delle risorse

• Tutte le fasi sono versionate per garantire la riproducibilità dei processi

Gestione del ciclo di vita dei modelli

• Versionamento e archiviazione di modelli e relativi artefatti

• Tracciamento completo: da modello a dati, codice e configurazioni

• Integrazione con sistemi di serving o ambienti di produzione esterni

• Tracciabilità completa per audit e conformità

Versionamento e gestione dei dati

• Registra i dataset utilizzati e ne tiene traccia per ogni esperimento

• Mappa le relazioni di dipendenza tra dati e attività

• Supporta deduplicazione e gestione della cache

• Compatibile con storage locale e remoto

Collaborazione e funzionalità enterprise

• Progetti condivisi, gestione di ruoli e permessi utente

• API REST e SDK per automazione e integrazione nei flussi esistenti

• Log attività, tagging, annotazioni e documentazione

• Disponibile come servizio cloud o installazione on-premise

Perché scegliere ClearML?

• Copertura completa del ciclo di vita del modello ML

• Struttura modulare: utilizzabile come tool singolo o piattaforma integrata

• Riproducibilità garantita: tutto viene versionato e tracciato

• Nativo per Python e compatibile con gli strumenti ML più diffusi

• Scalabile per team enterprise o ambienti normativi complessi