Model Whale

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什么是Model Whale?

ModelWhale 数据科学云端协同工具，帮助解决底层工程繁复、数据难安全应用、成果流转困难、成果复现困难等问题。基于不同使用场景，ModelWhale 提供三个版本，分别是基础版、专业版、团队版；此外，还提供私有化独立部署服务! ModelWhale! 即开即用的数据科学云端协同工具

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Model Whale用户手册: https://www.heywhale.com/docs/org_admin/

ModelWhale.数据驱动研究·与开拓者同行！和鲸旗下数据科学协同平台,将数据管理、建模分析、模型训练管理、算力资源管理、任务管理等功能深度整合,为科研工作
者及团队解决数据安全、底层工程繁复、研究成果流转复现困难等问题。

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如果在本地使用Jupyter Notebook，需要耗费大量的金钱和时间，还要将原有的计算环境重新安装一遍，再次感受装包失败、内存不足、网络不佳、编译报错等带来的痛苦。

ModelWhale则可随时随地即开即用，若需变更算力，运行项目时点选对应资源即可，省时省力不浪费。

如何进行算力调度管理一直是广大高校与科研机构较为关心的问题，如前文所述，目前正是由于缺乏合理的调度机制，造成了空有强大硬件资源而用不上的情况。本节将从算力接入、各规格算力统一管理、精细化算力调度、算力资源的即开即用四个层面提供相应解决方案。

项目组管理员、负责人对组内研究者们的算力进行实时把控也是杜绝资源浪费的一种途径。另外，在算力紧缺的情况下，ModelWhale 不仅提供资源排队机制，也支持为组内成员配置资源使用优先级，使其优先完成部分相对重要的研究工作。最后，算力申请机制同样适用于项目课题组内，申请将由管理员审核，通过后即可根据各研究者的需求自动发放相应资源。

最后，算力同分析环境与镜像一样，属于即开即用的一部分：获得项目组管理员分配的算力后，组内研究人员在开始项目前自主选取所需算力，即可一键完成资源调用，开始数据研究工作，同时在研究过程中，也可随时查看自己算力、内存、磁盘的使用情况。当遇到大型、复杂的计算任务时，新上线的 Pipeline 功能能够支持任务编排与并行计算，该功能属于模型离线训练的一环，可使训练过程中的相关算力调度变得更为高效。项目关闭、算力使用结束后，资源也会自动释放，供组内其他有需要的研究人员使用。