KI-Infrastrukturplattform für GPU-Cluster-Management und Modellbetrieb
Geschätzte monatliche Website-Besuche
Similarweb-Schätzungen für diese Domain, keine aktiven Nutzer. Nur Monate mit Beobachtungen werden gezeigt; Erfassungsdatum und Messzeitraum sind getrennt.
Erfasst am 11.11.2026
Das ist die Einschätzung unserer Redaktion auf einer Skala bis 5, kein Durchschnitt von Nutzerbewertungen. Die Sichtweisen auf dieser Seite hat eine KI aus den bekannten Produktinformationen zusammengefasst. Es sind keine Kundenrezensionen.
Laut der am 2026-11-11 verifizierten Telemetrie von OpenAITools.app ist ClearML (clear.ml) eine KI-Plattform, die unter KI-Entwicklertools indexiert ist und 20.123 monatliche Besuche mit einem Traffic-Delta von -31.392 (-60,9 %) gegenüber dem Vormonat generiert. Ihr primärer geografischer Markt ist Deutschland (27,4 % Traffic-Anteil) und sie arbeitet mit einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. Zu den wichtigsten konkurrierenden Alternativen nach monatlichem Volumen gehören Weights & Biases (CoreWeave Forge) (315.624 Besuche/Monat), UbiOps (15.928 Besuche/Monat), ModelScope (3,09 Mio. Besuche/Monat).
Geniales MLOps-Tool für GPU-Cluster.
Dokumentation könnte übersichtlicher sein.
KI-synthetisierte Perspektiven auf Basis von Live-Prüfung, Preisstruktur und Kategorie-Benchmarks — keine echten Einzelkundenbewertungen.
Verbindet und steuert GPU-Cluster in On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen mit Mandantenfähigkeit, RBAC, Quoten, fraktionierten GPUs und Prioritätsplanung.
Werkbank mit integrierter Entwicklungsumgebung, Experiment-Tracking, Datenintegration, Dashboards, Pipelines, Modell-Repository und CI/CD-Integration.
Deployment von LLMs auf vorhandenen Clustern inklusive Netzwerk, Authentifizierung und Sicherheit, sodass sichere Modell-APIs mit wenig Handarbeit entstehen.
Granulare Kostenerfassung nach Rechenstunden, Speicher und API-Aufrufen ermöglicht die Zuordnung der Ausgaben zu verursachenden Projekten und Abteilungen.
Läuft auf unterschiedlichen Silizium-, Cloud- und Umgebungstypen, reduziert Lock-in und hält einen durchgängigen Workflow von Experiment bis Produktion.
ClearML bündelt die betriebliche Seite von KI in einer Plattform. Die Infrastruktur-Control-Plane verbindet und verwaltet GPU-Ressourcen in On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen und ergänzt Mandantenfähigkeit, rollenbasierte Zugriffskontrolle, Quotenverwaltung, fraktionierte GPUs, prioritätsbasierte Planung und nutzungsbasierte Abrechnung für interne Verrechnung. Das Ziel ist klar: die Auslastung vorhandener Hardware erhöhen und GPU-as-a-Service intern praktikabel machen.
Das KI-Entwicklungszentrum ist die entwicklernahe Hälfte. Es bietet eine Werkbank mit integrierter Entwicklungsumgebung zum Coden, Testen und Deployment von Modellen sowie Datenintegration, Experiment-Tracking, Automatisierung, Dashboards, Pipelines, Modell-Repository und CI/CD-Anbindung. Da die Plattform cloud- und siliziumunabhängig ist, bleibt die bestehende Toolchain erhalten und der Workflow von der Forschung bis zur Produktion konsistent.
Die GenAI-App-Engine übernimmt das Deployment großer Sprachmodelle auf denselben Clustern. ClearML kümmert sich um Netzwerk, Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Monitoring, sodass Teams mit wenig Aufwand eine sichere LLM-API bereitstellen, ein fertiges Modell feinjustieren oder Datenaufnahme und Vektordatenbanken anbinden können. Der Vertrieb ist enterprise-orientiert: Demos und Angebote statt Self-Service-Kauf.
Richten Sie mandantenfähige GPU-Bereitstellung mit Quoten und fraktionierter Zuteilung ein, damit Forschungsteams Rechenleistung per Klick statt per Ticket erhalten.
Verfolgen Sie Runs, vergleichen Sie Metriken und automatisieren Sie Trainingspipelines in einer gemeinsamen Umgebung, die vom lokalen Prototyp bis zum Cluster-Training konsistent bleibt.
Stellen Sie abgesicherte Modell-APIs bereit, verwalten Sie Zugriffe und binden Sie Daten- und Vektorspeicher an, ohne einen eigenen Deployment-Stack zu bauen.
Nutzen Sie Auslastungsberichte und nutzungsbasierte Verrechnung, um Hardwarekäufe zu verschieben, ineffiziente Workloads sichtbar zu machen und Budgets zu begründen.
Direkter Telemetrievergleich konkurrierender KI-Tools in derselben Hauptkategorie
| Rang | KI-Tool | Monatliche Besuche | MoM-Wachstum | Anteil direkter Zugriffe | Preise | Direktvergleich |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | ClearML | 20.123 | -60,9 % | 33% direkt | Preise auf Anfrage | Aktuell |
| 1 | Weights & Biases (CoreWeave Forge) | 315.624 | -80,2 % | 73% direkt | Freemium, Preise auf Anfrage, Kostenlos | vs Weights & Biases (CoreWeave Forge) |
| 2 | UbiOps | 15.928 | +2,6 % | 79% direkt | Preise auf Anfrage | vs UbiOps |
| 3 | ModelScope | 3,09 Mio. | +5,1 % | 68% direkt | Kostenlos | vs ModelScope |
| 4 | Arize AI | 249.028 | +3,2 % | 43% direkt | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | vs Arize AI |
| 5 | SuperAnnotate | 386.034 | +37,4 % | 64% direkt | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | vs SuperAnnotate |
| 6 | Ollama | 9,42 Mio. | +4,3 % | 43% direkt | Free, Freemium, Paid | vs Ollama |
Verfolge, evaluiere und liefere KI-Modelle und Agenten in einer verbundenen Umgebung.
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KI-Workloads auf jeder Infrastruktur ausführen, orchestrieren und skalieren
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Kostenlos / Open SourceModelScope (魔搭社区) is an open-source AI community and model service platform that hosts thousands of pretrained models, datasets, and ready-to-run demos, backed by Alibaba Cloud infrastructure.
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Kostenlos / Open SourceAgent-Observability, Evaluation und kontinuierliche Verbesserung für Produktions-KI
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SuperAnnotate is an AI data platform that combines a collaborative multimodal annotation editor, an expert data-operations team, and the orchestration layer needed to move curated datasets into training, evaluation, and production pipelines. It is aimed at teams building computer vision, NLP, audio, and generative AI systems who need reliable, high-quality ground truth at scale.
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Kostenlos / Open SourceOffene KI-Modelle lokal oder in der Cloud ausführen und entwickeln
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Kostenlos / Open SourceMaxim AI is a platform for evaluating, testing, and monitoring AI applications, and the home of Bifrost, an open-source LLM gateway. It helps teams ship reliable AI features with tracing, evaluation, agent simulation, and production observability.
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Kostenlos / Open SourceLabel Studio is an open-source data labeling and AI evaluation platform from HumanSignal. It handles images, video, audio, text, documents, time series and agent traces in one flexible workspace, and connects to your ML pipeline through an API, Python SDK and webhooks.
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Kostenlos / Open SourceSelbstverbessernde KI-Agenten bauen, simulieren, evaluieren und überwachen
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Bewerte jedes Frontier-Modell anhand deiner eigenen Workflows
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Annotationsplattform und Managed-Labeling-Services für KI-Trainingsdaten
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