iterative/cml

これは何？

主な機能

• 01GitHubやGitLabのプルリクエストに、MLのメトリクスやプロットをコメントまたはチェックとして投稿します。
• 02GitHub Actions、GitLab CI/CD、Bitbucket Pipelinesで動作します。
• 03ワークフローから、GPUインスタンスを含むクラウドまたはKubernetesのランナーを起動します。
• 04ワークフローのタイムアウトやスポットインスタンスの終了で中断されたジョブを自動で再実行します。
• 05DVCと連携し、データの取得やコミット間のメトリクス差分の可視化を行います。
• 06Python、DVC、CMLをインストール済みのDockerイメージを提供します。

ユースケース

• プルリクエストごとにモデルの学習と評価を自動で行い、レビュー用に結果を投稿する。
• CIから起動したオンデマンドのクラウドインスタンスで、GPUを使った学習ジョブを実行する。
• チームのMLワークフロー向けに、オンプレミスのGPUマシンをセルフホストランナーとして利用する。
• プルリクエスト内で、実験ブランチ間のメトリクスやプロットを比較する。

クイックスタート

1. 1

   サンプルプロジェクトのリポジトリをフォークします

2. 2

   フォークしたリポジトリに .github/workflows/cml.yaml ワークフローファイルを作成します

3. 3

   変更を新しいブランチにコミットしてプッシュします

   git push origin experiment
4. 4

   プルリクエストを作成すると、CML がレポートをコメントとして投稿します

使う前に知っておきたいこと

• !GitHub、GitLab、Bitbucket などの CI システム内でのみ実行されるため、いずれかのアカウントが必要です。

収録されている特集

トピック

よくある質問

cml とは？

機械学習向けのCI/CDワークフローを実行し、プルリクエストにメトリクスやプロットをレポートするオープンソースCLI。 CML（Continuous Machine Learning）は、ML開発向けの継続的インテグレーションとデリバリーを実行するコマンドラインツールです。プルリクエストごとにモデルの学習と評価を自動で行い、その結果をメトリクス、表、プロットを含むMarkdownレポートとして、GitHub、GitLab、Bitbucketのコメントまたはチェックに投稿できます。

cml は無料で使えますか？ライセンスは？

cml は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

cml は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。cml の最終コミットは 2026年10月21日 です。

cml は何に使えますか？

プルリクエストごとにモデルの学習と評価を自動で行い、レビュー用に結果を投稿する。 CIから起動したオンデマンドのクラウドインスタンスで、GPUを使った学習ジョブを実行する。 チームのMLワークフロー向けに、オンプレミスのGPUマシンをセルフホストランナーとして利用する。 プルリクエスト内で、実験ブランチ間のメトリクスやプロットを比較する。

cml のインストール方法は？

サンプルプロジェクトのリポジトリをフォークします フォークしたリポジトリに .github/workflows/cml.yaml ワークフローファイルを作成します 変更を新しいブランチにコミットしてプッシュします: git push origin experiment プルリクエストを作成すると、CML がレポートをコメントとして投稿します

cml はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/iterative/cml