Clusy
Clusy是一款基于云端的AI Notebook工具，核心定位为帮助用户实现机器学习工作流的自动化搭建与运行
Clusy是一款基于云端的AI Notebook工具，核心定位为帮助用户实现机器学习工作流的自动化搭建与运行。它支持在线编写调试机器学习代码、自动化执行预设工作流步骤、管理团队协作项目，还可以直接调用云端算力资源无需本地配置复杂环境。目标用户涵盖人工智能研究者、机器学习开发人员、数据科学学生、算法竞赛选手和企业AI研发团队，适合用于模型开发调试、批量实验跑测、团队协作研发、课程项目实践等多种场景。
- 适用对象
- 人工智能研究者(模型实验跑测)
- 主要功能
- 云端Notebook、工作流自动化
- 计费方式
- 免费增值，部分功能付费
- 平台
- 网页
- 已收录
- 2026.09.04（55 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。
全站热度排名
#12201
分类内排名
#225 / 625
累计站内点击
—
近 7 日点击
—
排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
Clusy是什么，怎么使用？
约 4 分钟Clusy是一款基于云端的AI Notebook工具，核心定位为帮助用户实现机器学习工作流的自动化搭建与运行。它支持在线编写调试机器学习代码、自动化执行预设工作流步骤、管理团队协作项目，还可以直接调用云端算力资源无需本地配置复杂环境。目标用户涵盖人工智能研究者、机器学习开发人员、数据科学学生、算法竞赛选手和企业AI研发团队，适合用于模型开发调试、批量实验跑测、团队协作研发、课程项目实践等多种场景。
主要功能
- 云端Notebook：用户可直接在浏览器打开网页，进入工作区后创建新的Notebook笔记，在线编写Python代码，支持markdown文本标注、代码分段运行、结果实时展示，无需在本地安装Python、机器学习框架等依赖环境，所有运行资源都由云端提供，打开网页即可开始开发。
- 工作流自动化：用户可以将机器学习项目的多个步骤，比如数据预处理、特征工程、模型训练、结果评估拆解为独立节点，按照执行顺序连接搭建工作流，设置触发条件后即可自动依次执行所有步骤，无需手动逐段运行代码，帮助用户节省重复操作的时间。
- 云端算力调度：平台提供不同配置的云端GPU、CPU算力资源，用户可以根据项目需求选择对应规格，创建项目时直接绑定算力，运行过程中自动调度资源，运行结束后自动释放，用户无需自行采购和维护硬件设备，降低大模型训练等任务的硬件门槛。
- 团队协作管理：支持创建团队工作空间，团队管理员可以添加成员，设置不同成员的访问、编辑、管理权限，所有项目文件和运行结果都存储在云端工作空间，团队成员可以实时查看项目进展、编辑共享代码、评论修改内容，方便远程团队协作开发机器学习项目。
- 环境一键配置：平台预设了常见机器学习框架的开发环境，包括TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等主流工具，用户创建新项目时可以直接选择对应环境模板，一键完成环境搭建，无需手动配置依赖版本，解决本地环境配置冲突的问题。
- 实验版本管理：用户每次修改代码运行实验后，平台会自动保存实验版本，记录不同版本的参数设置和运行结果，用户可以随时回退到历史版本，对比不同参数下的实验效果，方便整理实验数据，梳理模型优化过程。
怎么使用
- 第一步，打开浏览器访问Clusy官方网站，点击注册按钮，填写邮箱信息设置密码完成账号注册，登录后进入个人工作台界面。第二步，在个人工作台点击创建新项目，输入项目名称，选择预设的开发环境模板，绑定需要的云端算力规格，完成项目创建。第三步，进入项目的Notebook编辑界面，编写机器学习代码，添加文本说明，分段运行代码查看运行结果，调试模型效果。第四步，需要搭建自动化工作流时，进入工作流编辑页面，拖拽添加任务节点，连接节点设置执行顺序和触发条件，保存后启动工作流即可自动运行。第五步，项目完成后，可以将项目分享给团队成员，或者导出实验报告，也可以随时暂停运行释放算力，下次登录继续开发。
适合什么人群
- 人工智能研究者(模型实验跑测)
- 机器学习开发人员(项目开发调试)
- 数据科学学生(课程项目实践)
- 算法竞赛选手(模型训练调优)
- 企业AI研发团队(协作项目开发)
- 深度学习入门学习者(代码在线练习)
总结
这是一款面向机器学习研发的云端Notebook工具，核心解决本地开发机器学习项目时遇到的环境配置复杂、硬件算力不足、团队协作不方便等常见问题。不同于本地的Jupyter Notebook，它将所有开发流程搬到云端，用户不需要处理复杂的环境依赖问题，也不需要采购高端硬件，就能运行大算力需求的模型训练任务。它的自动化工作流功能可以帮助用户批量处理多组实验，省去手动重复运行代码的步骤，提升实验效率。版本管理功能帮助用户整理不同参数的实验结果，方便对比优化。团队协作功能支持多人共享项目，适合远程协作的研发团队使用。整体界面设计简洁，操作逻辑清晰，无论是独立开发者还是团队用户都可以快速上手，满足从个人练习到企业项目开发的多种需求，对于需要频繁开展机器学习实验的用户来说，是一款不错的云端开发工具。
价格与免费额度
Clusy提供免费试用版本，免费版包含一定额度的免费算力时长，支持创建最多3个私人项目，适合新手体验和小型练习项目使用，免费版算力资源会在空闲时段被优先调度，高峰时段可能需要排队等待。付费版分为多个档位，基础个人版每月费用约10美元，包含更多算力额度，支持创建10个私人项目，适合个人开发者日常使用；专业团队版按照成员数量和算力规格计费，最低每月约50美元，支持无限项目和团队空间，适合小型研发团队使用；企业定制版可以按需协商配置，适合大规模研发团队使用。建议个人练习用户先使用免费版体验，日常开发的个人用户选择基础个人档，团队用户选择团队档即可。
优点与不足
优点
- 无需本地配置开发环境，打开浏览器即可使用
- 提供多种规格云端算力，满足不同规模项目需求
- 支持工作流自动化，可自动执行多步骤实验
- 内置主流机器学习框架环境，一键创建项目
- 支持团队权限管理，方便多人协作开发
- 自动保存实验版本，支持历史版本回溯对比
不足
- 免费额度有限，大算力长时间使用需要付费
- 目前没有中文界面，对不熟悉英文的用户不够友好
- 离线无法使用，必须依赖网络连接访问
- 自定义环境配置的灵活性低于本地开发环境
- 第三方依赖库安装偶尔会出现网络卡顿问题
能帮你做的 8 件事
- 01云端Notebook
- 02工作流自动化
- 03云端算力调度
- 04团队协作管理
- 05云端Notebook场景的常用方案
- 06机器学习开发场景的常用方案
- 07人工智能研究者(模型实验跑测)的日常效率工具
- 08先用免费额度验证需求再决定付费
更新历史
- 页面资料核验与信息更新
- Clusy 收录进 Toolifai 目录
常见问题
Clusy可以运行深度学习大模型训练任务吗？
Clusy提供多种规格的云端GPU算力资源，包括不同显存大小的GPU型号，用户可以根据大模型的参数量选择对应显存规格的GPU资源，只要项目参数和显存大小匹配，就可以运行大模型训练任务。平台会自动分配对应的硬件资源，用户不需要自行搭建GPU环境，只需要在创建项目时选择对应的算力规格即可，运行过程中可以实时查看资源占用情况，训练完成后自动释放资源。
可以导入本地的Jupyter Notebook文件吗？
Clusy支持导入本地的ipynb格式Notebook文件，用户创建新项目后，可以在项目界面找到导入文件的选项，点击后选择本地存储的ipynb文件上传，上传完成后平台会自动解析文件内容，保留原有的代码和文本分段，用户可以直接在Clusy中继续编辑运行原项目，不需要重新编写代码，方便用户从本地Jupyter迁移项目。
项目数据会存储在平台吗，安全性如何？
用户创建的所有项目文件和运行数据都存储在Clusy的云端存储空间中，私人项目只有账号本人可以访问，团队项目只有获得权限的成员可以访问。平台采用加密存储方式保护用户数据，默认不会公开用户的项目内容，用户也可以主动将项目设置为公开分享状态。如果用户需要导出数据，可以随时将项目文件打包下载到本地存储。
支持哪些编程语言开发机器学习项目？
Clusy目前核心支持Python编程语言，这也是机器学习领域最常用的编程语言，平台预设的所有环境模板都是基于Python打造，支持所有主流的Python机器学习框架。对于有其他语言需求的用户，也可以在创建自定义环境后安装对应语言的运行环境，不过官方主推的使用场景还是基于Python的机器学习开发，其他语言的兼容性没有做专项优化。
忘记账号密码怎么找回登录权限？
如果忘记账号密码，可以在Clusy的登录页面点击忘记密码选项，输入注册时使用的邮箱地址，平台会发送密码重置链接到你的注册邮箱，打开邮箱中的链接就可以设置新的密码，完成密码重置后就可以使用新密码登录账号。如果注册邮箱无法正常使用，可以联系平台官方客服提交账号信息，申请人工找回账号。
可以将项目分享给非平台用户查看吗？
Clusy支持生成公开分享链接，用户打开项目的分享设置，开启公开分享后，可以生成专属的分享链接，将链接发送给任意人员，哪怕对方没有注册Clusy账号，也可以通过链接访问查看项目的代码和运行结果，不过非账号用户无法编辑项目内容，仅支持查看，适合用于分享实验结果给团队外部人员查看。
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