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allegroai/clearml Docker 镜像 - 轩辕镜像

clearml
allegroai/clearml
ClearML Server是ClearML的后端服务基础设施,提供实验管理、ML-Ops和数据管理功能,支持多用户协作,镜像发布于[***]
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ClearML Server

概述

ClearML Server 是 ClearML 的后端服务基础设施,前身为 Trains Server。它支持多用户协作管理实验,提供实验管理、ML-Ops和数据管理功能。ClearML提供免费托管服务,也可通过部署ClearML Server搭建私有服务。

核心功能与特性

  • Web应用:单页UI界面,用于实验管理和浏览
  • RESTful API:支持实验信息、统计数据和结果的记录、查询
  • 文件存储服务:本地托管的文件服务器,用于存储图像和模型,通过Web应用便捷访问
  • 多用户协作:支持团队共享和管理实验数据
  • 安全可靠:使用Elasticsearch 7.10+与JDK15,不受Log4j2漏洞(CVE-2021-44228、CVE-2021-45046)影响

系统设计

ClearML Server支持两种配置模式:

单IP(域名)配置
  • Web应用:端口8080
  • API服务:端口8008
  • 文件存储服务:端口8081
子域配置(使用默认http/s端口80/443)
  • Web应用:子域 app..
  • API服务:子域 api..
  • 文件存储服务:子域 files..

使用场景

  • 企业内部私有ML实验管理平台
  • 学术研究团队协作开发与实验追踪
  • 需要本地化数据存储的ML-Ops工作流
  • 构建端到端的机器学习 pipeline,包括超参数优化、模型部署监控

使用方法

前提条件

确保端口8080、8081、8008可用。检查端口占用情况:

  • Linux/macOS:

    bash
    sudo lsof -Pn -i4 | grep :8080 | grep LISTEN
    sudo lsof -Pn -i4 | grep :8081 | grep LISTEN
    sudo lsof -Pn -i4 | grep :8008 | grep LISTEN
    
  • Windows:

    cmd
    netstat -an | find /i "8080"
    netstat -an | find /i "8081"
    netstat -an | find /i "8008"
    
部署方式

ClearML Server支持多种部署方式:

  • AWS EC2 AMI:预构建镜像,详见官方文档
  • GCP自定义镜像:详见官方文档
  • Docker部署:
    • Linux
    • macOS
    • Windows 10
  • Kubernetes:
    • Helm部署
    • 手动部署
Docker部署示例
1. 获取docker-compose配置文件
bash
curl [***] -o docker-compose.yml
2. 启动服务
bash
docker-compose -f docker-compose.yml up -d

连接ClearML客户端

交互式配置

运行clearml-init命令,按照提示完成服务器配置。

手动配置

编辑~/clearml.conf文件,设置服务器地址:

yaml
api {
    # API服务器地址(端口8008)
    api_server: "http://localhost:8008"
    # Web服务器地址(端口8080)
    web_server: "http://localhost:8080"
    # 文件服务器地址(端口8081)
    files_server: "http://localhost:8081"
}

注意:若使用子域配置,无需指定端口,将从http/s协议自动推断。

配置完成后,访问Web服务器(如http://localhost:8080)即可查看实验数据。

ClearML-Agent Services

自ClearML Server 0.15版本起,容器化部署包含ClearML-Agent Services容器,作为ClearML-Agent的扩展,支持启动长期运行的任务(如自动扩展服务、控制器、优化器等)。

  • 自动处理services队列中的任务,每个任务作为新节点注册到系统
  • 需确保仅将服务类任务(而非训练/推理任务)加入services队列,避免服务器负载过高

高级功能

Web登录认证

支持配置Web界面登录认证,增强系统安全性,详见Web登录认证文档。

非响应实验监控

自动检测并处理非响应实验,避免资源浪费,详见非响应任务监控文档。

重启与升级

重启服务
bash
docker-compose down
docker-compose -f docker-compose.yml up -d
升级服务
  1. 停止当前容器:

    bash
    docker-compose down
    
  2. 备份数据目录(假设数据目录为/opt/clearml):

    bash
    sudo tar czvf ~/clearml_backup.tgz /opt/clearml/data
    
  3. 获取最新配置文件:

    bash
    curl [***] -o docker-compose.yml
    
  4. 配置环境变量(可选):

    bash
    export CLEARML_HOST_IP=服务器IP地址
    export CLEARML_AGENT_GIT_USER=Git用户名
    export CLEARML_AGENT_GIT_PASS=Git密码
    
  5. 启动最新版本:

    bash
    docker-compose -f docker-compose.yml pull
    docker-compose -f docker-compose.yml up -d
    

安全说明

Apache Log4j2漏洞(CVE-2021-44228/CVE-2021-45046)

根据ElasticSearch最新报告,使用JDK9+的Elasticsearch 6.8.9+/7.8+版本因Java安全管理器限制,不受远程代码执行或信息泄露影响。

  • ClearML Server最新版本使用Elasticsearch 7.10+与JDK15,不受该漏洞影响
  • 已将Elasticsearch升级至7.16.2,并在最新docker-compose.yml中添加缓解措施
  • 建议升级至最新版本,旧版本Elasticsearch(5.6.11+/6.4.0+/7.0.0+)仅存在信息泄露风险(不影响集群数据访问)

社区与支持

  • FAQ:ClearML FAQ
  • Stack Overflow:使用clearml标签提问
  • 邮件支持:***

许可证

Server Side Public License v1.0

ClearML Server依赖MongoDB和ElasticSearch,选择SSPL许可证以支持开源社区发展。

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ClearML Server镜像是AI实验的自动化管理与版本控制工具,提供实验跟踪、模型版本控制和团队协作功能,简化AI开发流程,支持自托管部署。
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