Starwhale 模型评测
支持多种类型模型评估,评测结果可视化,简化模型评估过程。
多评估结果并行对比,提示指标变化情况,辅助模型调优。
Starwhale 数据集管理
支持多种格式数据可视化和版本管理,关注数据理解和洞察,提升标注效率。
主流视觉、音视频、NLP等数据及标注信息在线可视化。
# create a new dataset named mnist, and add a row into the dataset
ds = dataset("mnist")
ds.exists() # return False, "mnist" dataset is not existing.
ds.append({"img": Image(), "label": 1})
ds.commit()
ds.close()
Starwhale 模型管理
关注模型迭代和调试过程管理,解决复现和追溯痛点。
Starwhale 模型可以剥离冗余信息以获得更小的包,支持与生产团队的协作,而无需显示 python 推理代码以避免危害。
root@susan:~/starwhale# swcli dataset info mnist/version/latest
╭─ Starwhale Instance ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ⭐ local (local) 🐳 🤡root@normal │
╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
─────────────────────────────────────────────────────── Inspect Details ───────────────────────────────────────────────────────
{
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Starwhale 运行时环境管理
关注模型开发和评测体验,降低开发和调试门槛。
支持一键将运行时环境共享给他人使用,支持将运行时环境保存为镜像,方便分享和使用。
实验 敬请期待
跟踪和记录您的实验,以查看不同的参数如何影响。