GPU 资源统一管理
在本地、云端和混合环境中连接并管理 GPU 集群，支持把算力细化到单块 GPU 的一部分进行调度，并具备硬件抽象能力，实现跨芯片编排。
官方说明 ↗
价格提供 Start Free 与 Request Demo 入口
平台Web / API
归类AI 编程
收录2026-01-01
复核2026-01-01
编辑评分
4.5 / 5
★★★★☆
ClearML编辑总结
ClearML 是面向 AI 构建者的基础设施平台，已被全球 2,100+ 组织使用。它把能力分为基础设施控制面、AI 开发中心和 GenAI 应用引擎三层，覆盖从 GPU 调度到模型部署的完整链路。官方给出的效果数字包括：GPU 利用率可达 75% 以上、算力效率提升最高 200%、通过分片 GPU 与安全多租户把 GPU 工作负载容量提升 10 倍。支持 Kubernetes、Slurm、PBS 和裸金属环境，兼容 NVIDIA、AMD、Arm、Intel 硬件。短板是官网未公开具体定价与免费额度，只提供 Start Free 与 Request Demo 入口，需联系官方才能确认费用。
ClearML是什么？
ClearML 是一款面向企业的 AI 基础设施平台，由 ClearML 公司推出，目标客户是需要统一管理 GPU 集群、并希望简化 AI/ML 工作流程的 IT 团队与 AI 构建者。已有 2,100+ 组织在使用。
平台采用三层结构。第一层是基础设施控制面，用于连接和管理本地、云端或混合环境中的 GPU 集群，提供多租户、基于角色的访问控制（RBAC）和按计算小时、存储、API 调用计费的用量回溯。第二层是 AI 开发中心，提供集成开发环境、数据集成、监控、自动化、仪表盘、流水线、模型仓库和 CI/CD 集成。第三层是 GenAI 应用引擎，可把 LLM 一键部署到集群上，由 ClearML 处理网络、认证与安全，并支持自定义模型或微调现成模型。
不同角色的用法不同。IT 管理员用控制面做资源分配策略、配额管理和分片 GPU 调度；AI 构建者通过远程会话和自服务算力完成训练、微调与测试；业务方则通过 GenAI 应用引擎评估和迭代 GenAI 应用，无需直接接触底层集群。
ClearML核心功能
多租户与权限控制
提供安全的多租户隔离，为每个租户划分独立网络与存储，避免数据泄漏；配合基于角色的访问控制（RBAC），让管理员按项目分配资源。
官方说明 ↗用量计费与回溯
按计算小时、存储消耗和 API 调用次数统计用量，支持基于实际消耗的费用回溯，便于把 AI 基础设施投入分摊到具体团队或项目。
官方说明 ↗多环境集群兼容
硬件无关架构，可在 Kubernetes、Slurm、PBS 或裸金属环境中运行容器化任务，兼容 NVIDIA、AMD、Arm 和 Intel 等硬件平台。
官方说明 ↗AI 开发工作台
AI 开发中心提供集成开发环境，内置数据集成、监控、自动化、仪表盘、流水线、模型仓库与 CI/CD 集成，支持从编码、测试到部署的完整流程。
官方说明 ↗GenAI 一键部署
GenAI 应用引擎可把 LLM 一键部署到计算集群，由平台处理网络、认证与安全，支持生成安全的 LLM API 并内置访问控制与监控。
官方说明 ↗优先级任务调度
提供基于优先级的作业调度，可在任意集群配置上优化 AI 工作负载；管理员能按策略把本地集群的优先级与云端溢出结合起来控制成本。
官方说明 ↗分片 GPU
通过动态分片 GPU 与安全多租户，把单块 GPU 拆分给多个任务使用，可将 GPU 工作负载容量提升 10 倍。
官方说明 ↗ClearML适合谁用？
中大型企业 IT 团队
推荐需要把本地、云端或混合环境的 GPU 集群统一管起来，并用多租户、配额和用量计费支撑多个内部 AI 项目。
AI 平台工程师
推荐要为团队提供自助算力入口，关心能否在 Kubernetes、Slurm、PBS 或裸金属上跑容器化任务，以及是否兼容多种芯片。
AI 构建者与算法团队
推荐需要从开发、训练到部署的一站式工作台，包括数据集成、模型仓库、流水线和 CI/CD 集成，减少在环境搭建上的时间。
希望快速上线 GenAI 的业务团队
推荐想部署 LLM 应用但不想自己处理网络、认证与安全，可借助应用引擎一键部署并内置访问控制。
个人开发者与小型团队
有条件官网定位是企业级基础设施平台，未公开个人版价格与免费额度，功能与采购流程更偏向企业采购，个人使用前需先确认费用。
ClearML优点和缺点
优点
- 已服务 2,100+ 组织，具备大规模落地基础
- GPU 利用率可达 75% 以上，算力效率最高提升 200%
- 分片 GPU 与安全多租户让 GPU 工作负载容量提升 10 倍
- 兼容 NVIDIA、AMD、Arm、Intel 多种硬件平台
- 三层架构覆盖从集群管理到 GenAI 部署的完整链路
缺点
- 采购前需联系官方确认
- 面向企业级场景，个人与小型团队的上手门槛较高
- 功能覆盖广，部署与调优需要一定的平台工程能力
ClearML常见问题
ClearML 多少钱？有免费额度吗？＋
页面只提供 Start Free 和 Request Demo 两个入口。如果需要明确报价、免费额度或商用授权范围，需要联系官方获取。
它主要解决什么问题？＋
一是把散落在本地、云端和混合环境中的 GPU 集群统一管起来，二是简化 AI/ML 从开发到生产的流程。通过分片 GPU 和安全多租户可把 GPU 工作负载容量提升 10 倍，集群利用率可达 75% 以上。
ClearML 由哪几部分组成？＋
分为三层：基础设施控制面负责连接和管理 GPU 集群，提供多租户、RBAC 和计费；AI 开发中心提供 IDE、数据集成、监控、自动化、流水线、模型仓库与 CI/CD 集成；GenAI 应用引擎负责把 LLM 一键部署到集群并处理网络、认证与安全。
支持哪些集群和硬件环境？＋
支持在 Kubernetes、Slurm、PBS 和裸金属环境中运行容器化任务，兼容 NVIDIA、AMD、Arm 和 Intel 等硬件平台，部署形态覆盖本地、多云以及安全的气隙网络。
ClearML竞品对比
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| ClearML本工具 | 4.5 | 提供 Start Free 与 Request Demo 入口 | GPU 资源统一管理；多租户与权限控制；用量计费与回溯；多环境集群兼容 | Web / API |
| Navera | — | 未标价 | Navera 通过按需连接和基础设施即代码自动化简化 AI 数据基础设施 | — |
| Massed Compute | — | 按需实例 $0.43+/hr 起，最短 1 小时 | 用于人工智能、机器学习等应用的 GPU 和 CPU 云计算基础设施 | Web / API |
| Trooper.AI | — | 未标价 | 租用快速、私密、经济实惠的欧盟 GPU 服务器用于 AI/ML | — |
| Grid.ai | — | 未标价 | 一个通过抽象基础设施来简化 AI 模型开发和部署的平台 | — |
| Vivas.AI | — | 未标价 | Vivas.AI 为公民开发者提供低代码平台上的 AI/ML 模型 | — |
