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An MLOps Platform for Model Evaluation

Starwhale 核心能力

模型评测

模型评测简单易用,评测结果支持可视化对比,以便选出性能最优模型。

版本管理

支持模型、数据集、运行时环境版本记录和追溯,降低团队协作成本。

数据式可视化

支持包含图像视觉、音视频、NLP等数据和标注信息等在内的多种数据在线可视化。

运行时环境标准化

标准化运行时环境,支持运行时环境共享和存为镜像,降低项目启动和管理成本,降低ML实施难度。
# Build and copy Starwhale Runtime locally or remotely
swcli runtime build .
swcli runtime copy pytorch/version/latest cloud://pre-k8s/project/1 --force
swcli runtime copy cloud://pre-k8s/project/1/runtime/pytorch/version/g4zwkyjumm2dinrtmftdgyjznb4xcni self --force

# Restore and active Starwhale Runtime
swcli runtime restore pytorch/version/latest
swcli runtime activate pytorch/version/latest

# List and info Starwhale Runtime
swcli runtime list
swcli runtime info pytorch/version/latest

# Manage Starwhale Runtime tags
swcli runtime tag pytorch/version/g43tsodfg5sd v2 test

# Remove and recover a Starwhale Runtime
swcli runtime remove pytorch/version/v2
swcli runtime recover pytorch/version/g43tsodfg5sdqnrtmftdgyjzo5zdgoi

Starwhale产品特点

数据式可视化

主流视觉、音视频、NLP等数据及标注信息在线可视化;评测结果图表化,便于趋势洞察和模型对比

灵活可配

云化弹性化计算资源使用;可视化工具组件化。

轻量易用

无需繁琐部署流程,支持本地,本地服务器和公有云三种方式快速安装即可使用。

高效协作

在精细化的权限管控支撑下,数据协同使用,便捷共享。

示例介绍

立即试用

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