ClearML 开源项目指南

1. 项目目录结构及介绍

在 clearml 的 Git 仓库中，目录结构大致如下：

clearml/
├── docs/           # 文档资料
│   ├── sources/    # Markdown 源文件
│   └── ...
├── src/            # 主要代码库
│   ├── clearml/    # 库的核心组件
│   │   ├── agent/  # 代理服务相关代码
│   │   ├── api/    # API 接口
│   │   ├── ...     # 其他子目录
│   ├── examples/   # 示例代码
│   └── ...
├── tests/          # 单元测试
└── ...             # 其他辅助脚本和配置文件

• docs/ 包含项目文档的 Markdown 文件和其他资源。
• src/ 是主要的源代码目录，clearml/ 存放核心库，examples/ 提供示例代码以展示如何使用项目。
• tests/ 包含用于测试代码功能的单元测试。

2. 项目启动文件介绍

由于 clearml 是一个 Python 库而非独立的应用程序，没有传统的 "start file"。但是，你可以通过导入库中的类和函数来初始化并使用其功能。例如，在你的 Python 脚本中：

from clearml import Task, Project

# 创建或恢复一个项目
project = Project('My Machine Learning Project')

# 创建一个新的任务
task = Task(project=project, name='Train Model', task_type=Task.TaskTypes.train)

# 添加日志和结果
task.log_text('Starting model training...')
#... 进行模型训练操作 ...
task.set_status(Task.Status.completed)

上述代码展示了如何创建 ClearML 任务和项目的基本操作。

3. 项目的配置文件介绍

clearml 依赖于环境变量来配置服务，而不是传统意义上的配置文件。一些关键环境变量包括：

• CLEARML_API_URL: ClearML 服务器的 API URL，默认值是 https://app.clear.ml/api/v1。
• CLEARML_ACCESS_TOKEN: 访问令牌，用于认证和授权到 ClearML 服务器。
• CLEARML_PROJECT_NAME: 默认的项目名称。
• CLEARML_DEFAULT_QUEUE: 作业默认队列，用于指定任务执行的位置。

配置这些环境变量可以让你连接到自托管或 ClearML 的云服务。例如，在 Linux 或 macOS 系统中，可以在命令行设置临时环境变量：

export CLEARML_API_URL=https://mycustomserver.com/api/v1
export CLEARML_ACCESS_TOKEN=<your_token>

为了持久化这些设置，建议将它们添加到用户的 shell 配置（如 .bashrc, .zshrc）或其他环境管理工具（如 direnv 或 dotenv）。如果你选择自托管 ClearML，还可能需要配置其他特定于服务器的环境变量。

请注意，对于详细的配置选项和高级用法，建议参考官方文档或从 clearml 的 GitHub 仓库中查找更多信息。