ClearML: как автоматизировать R&D и оркестрацию GPU за две строки кода

В рамках воркшопа на конференции TWIMLcon Ариэль Биллер, евангелист ClearML, представил возможности одноимённой платформы для автоматизации MLOps. В ходе демонстрации было показано, как превратить исследовательский хаос в структурированный процесс разработки с помощью всего нескольких строк кода, обеспечив полную воспроизводимость экспериментов и масштабирование вычислений.

🛠 Проблема «грязных» исследований в машинном обучении 2:00

Процесс разработки в области Machine Learning и Deep Learning (R&D) существенно отличается от традиционной разработки ПО. По мнению Ариэля Биллера, этот процесс часто бывает «грязным» и неструктурированным . Основные сложности, с которыми сталкиваются команды:

Доминирование подготовки данных: Около 80% времени уходит на очистку и обработку данных (data wrangling), а не на само моделирование .
Отсутствие воспроизводимости: Часто исследователь не может точно вспомнить или повторить путь, который привёл к получению наилучшего результата .
Разрыв между R&D и продакшеном: Код, написанный в блокнотах, сложно передать инженерам для деплоя.
Технический долг: Быстрое внедрение крутых фишек Deep Learning мгновенно порождает технический долг, который необходимо минимизировать .

По словам Биллера, MLOps — это прежде всего управление техническим долгом через автоматизацию, оркестрацию и обеспечение воспроизводимости . При этом критически важно, чтобы инструменты MLOps интегрировались в существующий рабочий процесс, не снижая продуктивность исследователя .

🏗 Стратегия выбора MLOps-платформы 5:44

Организации часто пытаются решить проблемы MLOps частичными мерами: принудительным коммитом для каждого эксперимента, использованием общих Conda-окружений или ручной сборкой контейнеров . Ариэль Биллер утверждает, что такие методы создают огромные накладные расходы на воспроизводимость, что в итоге приводит к её полному отсутствию .

Существует три основных пути внедрения платформы:

Разработка с нуля: Подходит только для гигантских корпораций с неограниченным бюджетом и временем. Биллер иронично замечает, что первую версию всё равно придётся выбросить, как только вы поймёте реальные потребности .
Сборка стека из Open Source инструментов: Требует написания большого количества «склеивающего» кода (glue code) и множества YAML-файлов, что усложняет оркестрацию .
Использование единого решения: ClearML позиционируется как бесплатное Open Source решение «всё в одном» для экспериментов, оркестрации и управления данными .

Нир Бар-Лев (Nir Bar-Lev) и команда ClearML заложили в основу продукта принцип «снизу вверх»: интеграция должна быть простой, а автоматическое логирование — незаметным для пользователя .

🧬 Архитектура ClearML: Три кита системы 8:16

Система ClearML состоит из трёх основных компонентов, которые могут быть развернуты локально или в облаке:

Среда разработчика (Data Scientist Environment): Место, где пишется Python-код. Для интеграции достаточно добавить всего две строки кода .
Сервер ClearML: Центральный узел (открытый исходный код), который отвечает за визуализацию результатов, версионирование, совместную работу и отслеживание данных . Он не выполняет вычисления, а только управляет метаданными.
Агент (ClearML Agent): Пакет, устанавливаемый на вычислительные узлы (GPU-серверы, облачные инстансы или ноутбуки). Агент «слушает» сервер и выполняет задачи из очереди .

Для новичков и небольших команд компания предоставляет бесплатный Community Server, который включает 100 ГБ облачного хранилища для моделей и артефактов .

🚀 Интеграция и первый запуск за две строки кода 12:39

Демонстрация работы началась с обычного Jupyter-блокнота для классификации изображений на наборе данных CIFAR-10 с использованием PyTorch. Процесс интеграции выглядит следующим образом:

Установка пакета: pip install clearml.
Инициализация задачи: импорт класса Task и вызов Task.init(project_name, task_name) .

После этого ClearML автоматически начинает отслеживать:

Код: Состояние репозитория, ID коммита и даже незакоммиченные изменения (uncommitted changes) .
Окружение: Список установленных python-пакетов.
Вывод: Все логи консоли и графики Tensorboard .
Артефакты: Сохраняемые модели автоматически загружаются в хранилище (S3, GCP, Azure или ClearML Storage) .

Биллер подчеркивает, что ClearML автоматически конвертирует Jupyter-блокнот в исполняемый Python-скрипт, который можно запустить удалённо на любой машине .

🤖 Удалённое выполнение и оркестрация задач 20:20

Одной из самых мощных функций является ClearML Agent. Он избавляет исследователя от необходимости вручную собирать Docker-контейнеры и настраивать драйверы на удалённых серверах.

Процесс удалённого запуска:

Установка агента на удалённую машину: pip install clearml-agent .
Запуск демона (daemon), который привязывается к определённой очереди (например, GPU_queue) .
В интерфейсе ClearML достаточно нажать кнопку Clone на задаче, изменить параметры (например, количество эпох или learning rate) и отправить её в очередь (Enqueue) .

Агент сам создаст виртуальное окружение или Docker-контейнер «на лету», установит зависимости и выполнит код . Это позволяет команде «самообслуживаться» без постоянного обращения к DevOps-инженерам .

🧪 Оптимизация гиперпараметров (HPO) 30:00

ClearML позволяет запускать поиск гиперпараметров без изменения основного кода обучения. Используя API для оптимизации (по умолчанию интегрирован Optuna), можно создать задачу-оркестратор .

Особенности HPO в ClearML:

Валидация параметров: Система проверяет наличие указанных параметров в базовом скрипте ещё до запуска, предотвращая ошибки из-за опечаток .
Параллелизация: Задачи распределяются по всем доступным агентам в очереди.
Визуализация: Автоматическое построение графиков параллельных координат (Parallel Coordinates Plot) для анализа влияния параметров на точность .

Биллер продемонстрировал, как одним кликом можно клонировать исследование, увеличить лимит вычислительного времени и перезапустить поиск с новыми настройками, не написав ни строчки кода .

🤝 Совместная работа и сравнение результатов 38:47

Платформа предоставляет развитые инструменты для командного взаимодействия:

Общие ссылки: Можно создать публичную ссылку на эксперимент (read-only), чтобы поделиться результатами или моделью с коллегами .
Сравнение (Diff): Инструмент позволяет сравнивать неограниченное количество запусков. Система подсвечивает различия в коде, версиях пакетов, гиперпараметрах и даже визуально сравнивает предсказания на одних и тех же изображениях .
Управление моделями: Полная прослеживаемость (lineage) — для каждой модели известно, какой эксперимент её породил, на каких данных и с какими параметрами .

🛡 Безопасность и промышленное использование 46:00

Отвечая на вопросы слушателей, Ариэль Биллер отметил, что ClearML широко используется в закрытых контурах (on-premise), включая медицинские и оборонные организации, где доступ к интернету ограничен . Система поддерживает работу внутри приватных Kubernetes-кластеров и VPC .

Что касается деплоя моделей, Биллер уточнил, что ClearML в настоящее время фокусируется на «бережливом стеке» (lean stack) для R&D, но предоставляет возможности для простых POC (Proof of Concept) в продакшене через API доступа к артефактам и ID задач .

В завершение выступления Биллер подчеркнул, что компания Allegro AI (разработчик ClearML), основанная в 2016 году, стремится сделать MLOps доступным для исследователей, а не только для инфраструктурных инженеров .