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来自专栏往期博文
【图像分类】YOLOv5-6.2全新版本：支持图像分类
先看看官网公示的更新说明：分类功能新增分类功能，并提供各模型在ImageNet上训练过的预训练模型 ClearML日志记录与开源实验跟踪器ClearML集成。使用pip安装clearml将启用集成，并允许用户跟踪clearml中的每个训练运行。
2.4K30编辑于 2022-09-23
来自专栏信数据得永生
Yolov8 源码解析（四十）
确保不在运行 pytest 时记录日志 assert not TESTS_RUNNING # 确保 ClearML 整合已启用 assert SETTINGS["clearml "] is True import clearml from clearml import Task # 确保 clearml 包已成功导入且有版本信息 assert hasattr(clearml, "__version__") except (ImportError, AssertionError): clearml = None # 定义一个函数用于将文件路径列表中的图像作为调试样本记录到 ) as debug samples in the ClearML task. LOGGER.warning(f"WARNING ⚠️ ClearML installed but not initialized correctly, not logging this run.
80210编辑于 2024-09-13
来自专栏网络安全
Microsoft 发布 PyRIT - 生成式 AI 的红队工具
这一发展是在Protect AI披露了流行AI供应链平台（如ClearML、Hugging Face、MLflow和Triton Inference Server）中的多个关键漏洞之后，这些漏洞可能导致任意代码执行和敏感信息泄露
72110编辑于 2024-10-08
来自专栏GPUS开发者
NVIDIA 发布最新版TAO Toolkit 4.0，不需要AI专业知识也可以生成 AI 模型
在 Google Colab 上试验 NVIDIA TAO 工具包和预训练模型新的云集成和第三方 MLOps 服务，例如 W&B 和 ClearML，为开发人员和企业提供优化的 AI 工作流。
96410编辑于 2023-01-04
来自专栏AI SPPECH
71_数据版本控制：Git与DVC在LLM开发中的最佳实践
- if: $CI_COMMIT_BRANCH == "main" && $CI_PIPELINE_SOURCE == "schedule" 7.2 与实验跟踪工具的集成 DVC可以与实验跟踪工具如ClearML 、MLflow、Weights & Biases等集成： DVC与ClearML集成： from clearml import Task import subprocess import os # 初始化 ClearML任务 task = Task.init( project_name="LLM数据版本控制", task_name="DVC数据同步与训练", task_type=Task.TaskTypes.data_processing ( f"DVC命令输出: {cmd}\n{result.stdout}", title=f"DVC_{cmd.split()[1]}" ) # 注册数据版本到ClearML
41210编辑于 2025-11-16
来自专栏架构驿站
Dynamic GPU Fractions（动态 GPU 分配），知多少？
Happy Coding ~ Reference ： [1] https://clear.ml/docs/latest/docs/clearml_agent/clearml_agent_fractional_gpus
93510编辑于 2025-01-08
Ultralytics x SwanLab：可视化YOLO模型训练
__name__: from .clearml import callbacks as clear_cb from .comet import callbacks as comet_cb
1.3K10编辑于 2024-06-01
来自专栏个人博客
yolov5和yolov5-face环境搭建和常见踩坑 - plus studio
ultralytics/yolov5/issues/8012 # Logging ------------------------------------- tensorboard>=2.4.1 # wandb # clearml
73810编辑于 2024-02-28
来自专栏优雅R
生信爱好者周刊（第 30 期）：生信的核心修炼道路在哪里？
发表文献[7] 3、ClearML - Auto-Magical Suite of tools to streamline your ML workflow Experiment Manager, MLOps
81920编辑于 2022-06-27
来自专栏新智元
老黄深夜炸场，AIGC进入iPhone时刻！Hugging Face接入最强超算，神秘显卡胜过A100
此外，MLOps提供商，包括Azure Machine Learning、ClearML、Domino Data Lab、Run:AI和Weights & Biases，也将与英伟达AI平台进行无缝集成
42430编辑于 2023-09-09
来自专栏深度学习与python
算力稀缺时代，如何把 GPU 用“满”
根据 ClearML 发布的 2025–2026 年全球 AI 基础设施调研报告，35% 的企业已将提升 GPU 利用率列为首要基础设施目标，而 44% 的组织缺乏有效的 GPU 利用率管理策略，由此造成的
27910编辑于 2025-12-31
来自专栏信数据得永生
Transformers 4.37 中文文档（十四）
如果安装了clearml，则使用 ClearMLCallback。如果安装了dagshub，则使用 DagsHubCallback。 class transformers.integrations.ClearMLCallback < source > ( ) 一个将日志发送到ClearML的 TrainerCallback。环境： CLEARML_PROJECT (str, 可选, 默认为 HuggingFace Transformers): ClearML 项目名称。 CLEARML_TASK (str, 可选, 默认为 Trainer): ClearML 任务名称。 CLEARML_LOG_MODEL (bool, 可选, 默认为 False): 是否在训练期间将模型记录为工件。
1.4K10编辑于 2024-06-26
来自专栏信数据得永生
Yolov8 源码解析（四十四）
"sync": True, "api_key": "", "openai_api_key": "", "clearml
77310编辑于 2024-09-13
来自专栏信数据得永生
Transformers 4.37 中文文档（十九）
支持的平台有 "azure_ml"、"clearml"、"codecarbon"、"comet_ml"、"dagshub"、"dvclive"、"flyte"、"mlflow"、"neptune"、"tensorboard 支持的平台有"azure_ml"、"clearml"、"codecarbon"、"comet_ml"、"dagshub"、"dvclive"、"flyte"、"mlflow"、"neptune"、"tensorboard 支持的平台有 "azure_ml"、"clearml"、"codecarbon"、"comet_ml"、"dagshub"、"dvclive"、"flyte"、"mlflow"、"neptune"、"tensorboard
2.2K10编辑于 2024-06-26

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