Model Whale

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什么是Model Whale?

ModelWhale 資料科学云端协同工具，帮助解决底層工程繁复、資料难安全应用、成果流轉困难、成果复现困难等問题。基于不同使用場景，ModelWhale 提供三个版本，分别是基礎版、專業版、團队版；此外，还提供私有化独立部署服務! ModelWhale! 即開即用的資料科学云端协同工具

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ModelWhale.資料驱动研究·与開拓者同行！和鲸旗下資料科学协同平台,將資料管理、建模分析、模型訓练管理、算力資源管理、任務管理等功能深度整合,為科研工作
者及團队解决資料安全、底層工程繁复、研究成果流轉复现困难等問题。

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如果在本地使用Jupyter Notebook，需要耗費大量的金錢和时间，还要將原有的计算環境重新安装一遍，再次感受装包失败、記憶體不足、網路不佳、编译報错等帶来的痛苦。

ModelWhale则可随时随地即開即用，若需變更算力，運行專案时点選對应資源即可，省时省力不浪費。

如何进行算力调度管理一直是广大高校与科研机构較為關心的問题，如前文所述，目前正是由于缺乏合理的调度机制，造成了空有强大硬體資源而用不上的情况。本節將从算力接入、各規格算力統一管理、精細化算力调度、算力資源的即開即用四个層面提供相应解决方案。

專案组管理员、负责人對组内研究者们的算力进行實时把控也是杜絕資源浪費的一种途徑。另外，在算力紧缺的情况下，ModelWhale 不仅提供資源排队机制，也支持為组内成员配置資源使用優先級，使其優先完成部分相對重要的研究工作。最后，算力申请机制同样适用于專案課题组内，申请將由管理员审核，透過后即可根据各研究者的需求自动發放相应資源。

最后，算力同分析環境与镜像一样，属于即開即用的一部分：獲得專案组管理员分配的算力后，组内研究人员在開始專案前自主選取所需算力，即可一键完成資源调用，開始資料研究工作，同时在研究过程中，也可随时查看自己算力、記憶體、磁盤的使用情况。当遇到大型、复雜的计算任務时，新上线的 Pipeline 功能能够支持任務编排与并行计算，该功能属于模型离线訓练的一環，可使訓练过程中的相關算力调度變得更為高效。專案關闭、算力使用結束后，資源也会自动釋放，供组内其他有需要的研究人员使用。