圣诞悄然而至,2022已进入尾声,ModelWhale 于今日迎来新一轮的版本更新,与大家一起静候新一年的到来。
本次更新中,ModelWhale 主要进行了以下功能迭代:
新增 模型库内模型文件更新到已有服务、项目(专业版✓ 团队版✓ )
新增 已训练模型自动保存为文件、同步至模型库(专业版✓ 团队版✓ )
新增 离线任务通知提醒(专业版✓ 团队版✓ )
教学课程、测验试卷支持拖拽排序(团队版✓ )
1、新增 模型库内模型文件更新到已有服务、项目(专业版✓ 团队版✓ )
模型库可以用于承载你产出的算力、模型,方便你对它们进行整理、分享和复用。模型库内模型现除了支持快速部署为模型服务、挂载到新项目使用外,现已支持更新到已有的模型服务、挂载到已有的项目,实现便捷的模型更新、项目要素更新,更多详见模型库操作手册。
Tips:“模型库”由原来的“算法库”更名而来。
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2、新增 已训练模型自动保存为文件、同步至模型库(专业版✓ 团队版✓ )
ModelWhale 支持实时查看、记录每次模型实验的 Loss、Accuracy 和硬件使用情况,也可以进行实验比对,辅助你进行模型训练与优化(支持 Keras,PyTorch 和 TensorFlow)。完成训练后的模型,我们将自动保存为模型文件;你也可以将它们发布到「模型库」以记录阶段性成果,或者直接部署为「模型服务」以进行成果交付。操作手册内已提供模板示例供直接调用体验,具体详见训练记录操作手册。
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3、新增 离线任务通知提醒(专业版✓ 团队版✓ )
你可以使用 ModelWhale 离线任务托管运行 Notebook、脚本语句、Canvas,也可以使用不同参数组合运行同一个 Notebook(离线任务组)。现离线任务已上线通知提醒:训练任务结束后,会及时告知你任务状态(运行成功/运行失败),更多详见离线任务操作手册。
Tips:若你的 ModelWhale 已接通飞书,你也将在飞书收到通知提醒。
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4、教学课程、测验试卷支持拖拽排序(团队版✓ )
ModelWhale 整合课程管理工具、在线编程工具(Notebook、Canvas),提供多种作业类型(主观评估、自动评估、简答测验),帮助老师进行数据科学、人工智能相关课程的教学工作。现教学课程、测验试卷已支持拖拽排序,希望给你带来更好的管理体验,更多详见教学实训操作手册。
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以上就是本期 ModelWhale 版本更新的全部内容。
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如果对 ModelWhale 有任何建议、疑问,或有试用续期需求,欢迎【联系MW】,MoMo 很高兴为你服务、与你交流。