# ClearML

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).

KI-Infrastrukturplattform für GPU-Cluster-Management und Modellbetrieb

## Wichtige Telemetrie und Spezifikationen

| Kennzahl | Wert |
| :--- | :--- |
| Tool-Name | ClearML |
| Handle | clear-ml |
| Status | active |
| Origin | official |
| Maintenance | active |
| Offizielle Domain | clear.ml |
| Website-URL | https://clear.ml |
| Kategorien | KI-Entwicklertools, Large Language Models (LLMs), KI-Modelle, AI Workflow, AI API |
| Preismodell | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 20.123 |
| MoM-Traffic-Veränderung | -31.392 |
| MoM-Wachstumsrate | -60,9 % |
| Primärmarkt | Deutschland |
| Marktanteil | 27,4 % |
| Direkte Besuche | 6.667 |
| Organische Suchbesuche | — |
| Social-Besuche | — |
| Verweis-Besuche | 1.627 |
| E-Mail-Besuche | 405 |
| Bewertungsergebnis | 4,3 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 1 |
| Unterstützte Plattformen | Website |
| Abrechnungsplattformen |  |
| Attribute | Funktionen: Website; Preise: Preise auf Anfrage |
| Tags | KI-Infrastrukturplattform, GPU-Management, MLOps, GenAI-Bereitstellung, KI/ML-Entwicklung, Kubernetes, Cloud-Deployment |

## Überblick

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.

## Preise und Tarife

ClearML wird als Enterprise-Plattform mit demo- und angebotsbasierter Preisgestaltung verkauft; daneben wird ein kostenloser Einstieg beworben. Konkrete Preise pro Nutzer, GPU oder Nutzung werden nicht veröffentlicht, daher ist eine Angebotsanfrage beim Vertrieb nötig.

## Hauptfunktionen und Fähigkeiten

- **Infrastruktur-Control-Plane:** Verbindet und steuert GPU-Cluster in On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen mit Mandantenfähigkeit, RBAC, Quoten, fraktionierten GPUs und Prioritätsplanung.
- **KI-Entwicklungszentrum:** Werkbank mit integrierter Entwicklungsumgebung, Experiment-Tracking, Datenintegration, Dashboards, Pipelines, Modell-Repository und CI/CD-Integration.
- **GenAI-App-Engine:** Deployment von LLMs auf vorhandenen Clustern inklusive Netzwerk, Authentifizierung und Sicherheit, sodass sichere Modell-APIs mit wenig Handarbeit entstehen.
- **Nutzungsbasierte Abrechnung und Verrechnung:** Granulare Kostenerfassung nach Rechenstunden, Speicher und API-Aufrufen ermöglicht die Zuordnung der Ausgaben zu verursachenden Projekten und Abteilungen.
- **Anbieter- und cloudunabhängiges Design:** Läuft auf unterschiedlichen Silizium-, Cloud- und Umgebungstypen, reduziert Lock-in und hält einen durchgängigen Workflow von Experiment bis Produktion.

## Wichtigste Anwendungsfälle

- **Ungenutzte GPUs in internes GPU-as-a-Service verwandeln (ML-Plattform- / DevOps-Engineer):** Richten Sie mandantenfähige GPU-Bereitstellung mit Quoten und fraktionierter Zuteilung ein, damit Forschungsteams Rechenleistung per Klick statt per Ticket erhalten.
- **Reproduzierbare Experimente und Pipelines ausführen (Data Scientist / ML-Engineer):** Verfolgen Sie Runs, vergleichen Sie Metriken und automatisieren Sie Trainingspipelines in einer gemeinsamen Umgebung, die vom lokalen Prototyp bis zum Cluster-Training konsistent bleibt.
- **LLM-Anwendungen auf bestehender Infrastruktur betreiben (GenAI-Teamlead):** Stellen Sie abgesicherte Modell-APIs bereit, verwalten Sie Zugriffe und binden Sie Daten- und Vektorspeicher an, ohne einen eigenen Deployment-Stack zu bauen.
- **KI-Rechenkosten kontrollieren (FinOps / IT-Leitung):** Nutzen Sie Auslastungsberichte und nutzungsbasierte Verrechnung, um Hardwarekäufe zu verschieben, ineffiziente Workloads sichtbar zu machen und Budgets zu begründen.

## Stärken

- Eine Plattform deckt Cluster-Management, MLOps und LLM-Deployment ab statt drei Anbieter zu kombinieren
- Starke Funktionen zu GPU-Auslastung, Scheduling und Kostenzuordnung mit direktem Fokus auf Kostenkontrolle
- Cloud-, silizium- und anbieterunabhängig, was Lock-in bei gemischter Infrastruktur verringert
- Relevante Unternehmensakzeptanz mit Dokumentation und Schulungsmaterialien

## Einschränkungen

- Enterprise-Vertrieb per Angebot bedeutet intransparente Preise und längere Beschaffungszyklen
- Der Funktionsumfang kann für kleine Teams, die nur Experiment-Tracking brauchen, zu schwer sein
- Self-Hosting und Cluster-Integration setzen echte Betriebs- und Plattform-Engineering-Kapazität voraus

## Häufig gestellte Fragen

### Was genau macht ClearML?
Es ist eine KI-Infrastrukturplattform mit drei Teilen: einer Control-Plane für GPU-Cluster in On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen, einem Entwicklungszentrum zum Bauen und Verfolgen von ML-Modellen und einer App-Engine für GenAI- und LLM-Workloads.

### Ist ClearML kostenlos?
Die Website bietet einen kostenlosen Einstieg und die Möglichkeit, eine Demo anzufragen, doch ClearML wird primär als Enterprise-Plattform verkauft. Preise sind angebotsbasiert und nicht veröffentlicht, daher ist eine Kontaktaufnahme nötig.

### Funktioniert ClearML mit unserer bestehenden Cloud und Hardware?
Die Plattform wird als cloud-, silizium-, anbieter- und umgebungsunabhängig vermarktet und soll gemischte On-Premises- und Cloud-GPU-Kapazität ergänzen, nicht ersetzen.

### Hilft es, GPU-Kosten zu senken?
Das ist eines der Kernargumente. Mandantenfähigkeit, Quoten, fraktionierte GPUs, Prioritätsplanung und nutzungsbasierte Verrechnung sollen die Auslastung eigener Hardware erhöhen und Neuanschaffungen verzögern.

### Wie hoch sind der monatliche Traffic und der Wachstumstrend von ClearML?
ClearML erhält derzeit 20.123 monatliche Besuche bei einer Traffic-Veränderung von -31.392 (-60,9 % Wachstumsrate) gegenüber dem Vormonat. Der wichtigste Quellmarkt ist Deutschland (27,4 % Anteil), einschließlich 6667 direkte Besuche/Monat und — organische Suchbesuche/Monat.

### Ist ClearML kostenlos? Welches Preismodell hat es?
ClearML arbeitet mit einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. ClearML wird als Enterprise-Plattform mit demo- und angebotsbasierter Preisgestaltung verkauft; daneben wird ein kostenloser Einstieg beworben. Konkrete Preise pro Nutzer, GPU oder Nutzung werden nicht veröffentlicht, daher ist eine Angebotsanfrage beim Vertrieb nötig. Zu den unterstützten Abrechnungs- und Checkout-Plattformen gehören: nicht aufgeführt.

### Was sind die besten Alternativen zu ClearML im Jahr 2026?
Basierend auf Kategorie-Traffic und Funktionspassung bei OpenAITools.app sind die fünf besten Alternativen zu ClearML: 1. Weights & Biases (CoreWeave Forge) (315.624 Besuche/Monat); 2. UbiOps (15.928 Besuche/Monat); 3. ModelScope (3,09 Mio. Besuche/Monat); 4. Arize AI (249.028 Besuche/Monat); 5. SuperAnnotate (386.034 Besuche/Monat).

### Welche Plattformen und zentralen KI-Fähigkeiten unterstützt ClearML?
ClearML ist unter KI-Entwicklertools, Large Language Models (LLMs), KI-Modelle, AI Workflow klassifiziert, unterstützt die folgenden Plattformen: Website, und die zentralen Fähigkeits-Tags umfassen: KI-Infrastrukturplattform, GPU-Management, MLOps, GenAI-Bereitstellung, KI/ML-Entwicklung, Kubernetes.

## Alternativen

| Tool-Name | Monatliche Besuche | Preismodell | Vergleichen |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| [Weights & Biases (CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/de/tool/prompts) | 315.624 | Freemium, Preise auf Anfrage, Kostenlos | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/clear-ml-vs-prompts) |
| [UbiOps](https://openaitools.app/de/tool/ubiops) | 15.928 | Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/clear-ml-vs-ubiops) |
| [ModelScope](https://openaitools.app/de/tool/modelscope-community) | 3.085.423 | Kostenlos | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/clear-ml-vs-modelscope-community) |
| [Arize AI](https://openaitools.app/de/tool/arize-com) | 249.028 | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/arize-com-vs-clear-ml) |
| [SuperAnnotate](https://openaitools.app/de/tool/super-annotate) | 386.034 | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/clear-ml-vs-super-annotate) |
| [Ollama](https://openaitools.app/de/tool/ollama) | 9.421.973 | Free, Freemium, Paid | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/clear-ml-vs-ollama) |
| [Maxim AI](https://openaitools.app/de/tool/maxim-ai) | 121.351 | Contact for Pricing, Free Open Source | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/clear-ml-vs-maxim-ai) |
| [Label Studio](https://openaitools.app/de/tool/label-studio) | 137.199 | Preise auf Anfrage, Kostenlos | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/clear-ml-vs-label-studio) |
| [Future AGI](https://openaitools.app/de/tool/future-agi) | 121.741 | Freemium, Usage-based | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/clear-ml-vs-future-agi) |
| [Klu](https://openaitools.app/de/tool/klu-ai-public-beta) | 30.504 | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/clear-ml-vs-klu-ai-public-beta) |
| [honeyhive.ai](https://openaitools.app/de/tool/honeyhive-ai) | 8.835 | Freemium, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/clear-ml-vs-honeyhive-ai) |
| [BasicAI Cloud](https://openaitools.app/de/tool/basicai-cloud) | 21.670 | Freemium, Enterprise Quote | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/basicai-cloud-vs-clear-ml) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/tool/clear-ml