ClearML は、招待制で選ばれたグループ内でスタートした。そして同社は現在、その技術を一般に公開していて、ヘルスケア、ヘルステック、リテールテック、アドテック、マーテック、製造業などの業界におけるアプリケーションでの使用を想定している。
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ClearMLのCEOで共同創業者であるモーゼス・グッドマンは「ClearMLは、企業をサポートできる唯一の統合されたエンド・ツー・エンドの、使い勝手のよいMLOpsプラットフォームであることを誇りに思っています」 と語っている。「クローズドポイントソリューションと断片的なセミプラットフォームが支配的なこのカテゴリーにおいて、ClearMLはオープンソースの包括的な製品を提供しています。各企業はMLOpsを拡張しながら、当社の統合されたエンド・ツー・エンドのプラットフォームでイノベーションと収益のギャップをうまく埋めることができます」
ClearMLの主な機能には、データサイエンティストがML実験のプロセスのあらゆる部分を追跡し、タスクを自動化するためのツール「ClearML Experiment」（ClearMLエクスペリメント）などがある。これにより、ユーザーはすべての実験を記録、共有、バージョン管理し、パイプラインを即座にオーケストレーションすることができる。ClearML Orchestrate（ClearMLオーケストレイト）を使用することで、計算リソースの自律性と制御がDevOps部門とデータサイエンティストに与えられ、力の発揮させる。また、クラウドネイティブソリューションでは、シンプルで統一されたインターフェースを通してKubernetes（クバネティス）やベアメタルのリソーススケジューリングを実現し、コストとワークロードをコントロールすることができる。
断片化を余儀なくされるとき
グットマンは「多くの機械学習プロジェクトが失敗しているのは、閉鎖的で孤立したツールを使っているために、コラボレーションやスケーリングができないことが原因です」と語る。「顧客の皆様は、MLOpsの目標を達成するために複数のツールへの投資を余儀なくされ、データサイエンティストやMLエンジニアの体験は断片的なものになっています。私たちの提供する製品を使えば、顧客のみなさんは機械学習の可能性とビジネスインパクトを最大限に体験することができます」
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ClearML のすべてのコンポーネントは互いに統合され、研究、開発、実運用の各部門を横断する可視性を提供する能力を約束する。
今日そして明日、よりスマートなソフトウェアシステムを構築するためには、マシンの脳に供給されるパイプラインの完全性について、もう少し（もとい、もっと多く）知っておくことが重要だ。スパナをその手に持とう。
（forbes.com 原文）
