模型训练、结果存储、API 调用的系列优化|ModelWhale 版本更新

蜂飞蝶舞,万物并秀,明媚的春光中 ModelWhale 带来新一轮的版本更新,期待为大家带来更优质的使用体验。

本次更新中,ModelWhale 主要进行了以下功能迭代:

  • 新增 IDE 中使用训练记录(专业版✓ 团队版✓)
  • 新增 从实例写入(更新)NAS 数据(团队版✓)
  • 新增 模型 API Key 鉴权(专业版✓ 团队版✓)
  • 新增 课程激活码(团队版✓)
  • 算力计时统计、计费精确到 0.1h(基础版✓ 专业版✓ 团队版✓)

01 新增 IDE 中使用训练记录(专业版✓团队版✓ )

模型训练过程中容易出现过拟合和欠拟合问题,降低模型泛化能力,因此我们往往需要进行不同的参数尝试和调整。ModelWhale “训练记录”调用 mwutils(Python),可以有效辅助模型训练,支持比较多次实验的结果,维度包括 Best Epoch、Validation Loss、Train Loss、Validation Accuracy、Train Accuracy 以及 CPU、Memory 的资源使用情况。如你更习惯使用 MLFlow,平台也支持使用 MLFlow 进行模型训练的过程追踪、参数比对。这些模型训练记录功能支持,除了可以在 Notebook 中使用外,现已支持在 IDE 中使用。

mwutils 训练记录

MLFlow 训练记录

02 新增 从实例写入(更新)NAS 数据(团队版✓ )

NAS 适用于进行大文件的存储和管理,比如大模型训练用数据。平台 NAS 配有目录级的权限管理,可由 NAS 管理员对数据资产、存储空间进行灵活的分发。在实例(Notebook、IDE、Canvas 运行时)中完成数据分析、模型训练后,现已支持直接将结果文件保存回 NAS,实现对资产的统一管理。

03 新增 模型 API Key 鉴权 (专业版✓ 团队版✓ )

在 ModelWhale 平台完成模型训练后,你可以使用「模型服务」功能将其封装为一个 API 或一个网页应用:前者适用于在代码中调试使用(兼容业内主流的 API 使用范式),后者适用于给零代码基础的用户分享和应用。如开启鉴权,授权用户需要自行生成 API Key,并传入 header 中以通过鉴权检验。

04 新增 课程激活码( 团队版✓ )

在 ModelWhale 实训教学平台完成课程搭建后,老师可以创建激活码以批量邀请学生进入平台上课。创建激活码时,还可以配置一定数量的计算资源,以便学生快速开展实践探索。学生输入激活码后,即可进入对应课程、获得配置的算力资源。


05 算力计时统计、计费精确到 0.1h( 基础版✓ 专业版✓ 团队版✓ )

ModelWhale 平台提供多种即开即用的算力资源,以供你高效开展数据研究工作。点击【运行】后,平台将为你调度算力、构建软件分析环境。实例关闭后,平台将进行计费结算。现算力的用量统计已从原本的 0.5h 精确到 0.1h 。社区鲸币的计费账单,也将按照新的统计口径计费结算。


以上,就是本期 ModelWhale 版本更新的全部内容。

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