Canvas 模型服务，已支持直接使用“组件设置”作为模型参数输入｜ModelWhale 版本更新

2023-02-02
上海
本文字数：1413 字
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新的一年如约而至，ModelWhale 也迎来了开年第一次版本更新，期待为你带来更好的使用体验。

本次更新中，ModelWhale 主要进行了以下功能迭代：

新增 Canvas 组件设置作为模型服务参数输入（专业版✓ 团队版✓ ）
新增模型服务导出下载（专业版✓ 团队版✓ ）
新增课程题库共享（团队版✓ ）
优化文件、数据上传更新（专业版✓ 团队版✓ ）
新增赛训使用引导（团队版✓ ）

1、新增 Canvas 组件设置作为模型服务参数输入（专业版✓ 团队版✓ ）

你可以使用 ModelWhale Canvas 提供的算法组件零代码进行数据分析、模型应用工作，也可以将组件组合固定为模版/Flow 工作流（以便后续快捷复用）、发布为模型服务（以便他人直接使用模型，获得算法反馈）。发布模型服务时，现已支持将“Canvas 组件设置”作为模型参数输入（i.e “随机数种子” 可以直接“使用组件配置” 或选择“来自模型服务”Key 值）、平台也会根据当前画布自动选择语言框架，让 Canvas 模型服务配置更简单便捷，更多详见【Canvas -发布模型服务】使用手册。

Tips：管理员可以自定义组织内 Canvas 组件，创建时开启“接受模型”输入、根据最新组件规范修改组件代码，即可使用该功能。

2、新增模型服务导出下载（专业版✓ 团队版✓ ）

算法工程师可以在 ModelWhale 进行「模型全生命周期管理」，包括在平台完成模型开发、训练、测试、部署等。ModelWhale 支持对模型文件进行在线或离线推断，你也可以将其部署为网页应用，让他人零代码使用你的算法模型。如果你需要在 ModelWhale 以外的系统部署我们的模型服务，可以进行“模型服务导出”：下载相关模版文件、推断代码、环境构建脚本等（同时，请确保自身拥有一台已安装 docker 的终端），更多详见模型服务使用手册。

3、新增课程题库共享（团队版✓ ）

ModelWhale 整合课程管理工具、在线编程工具（Notebook、Canvas），提供多种作业类型（主观评估、自动评估、简答测验），帮助老师们更好地进行数据科学、人工智能相关课程的教学工作。测验卷由「题库」内题目组成，现已支持多人共享：选中题库，点击右上角「分享」，就可以将它分享给特定人员/群组，授予他们题目使用、编辑、移动权限，高效实现课程题目的共同更新维护，更多详见教学实训手册。

4、优化文件、数据上传更新（专业版✓ 团队版✓ ）

使用 ModelWhale Notebook 进行数据处理、算法实践时，你可以将本地文件上传到 project 目录进行编程界面的调用（上传后，平台将自动刷新文件列表）。数据接入支持数据集、数据库、对象存储、NAS 多种类型，如相关数据有更新，你也可以通过点击「数据源 - 刷新」在弹窗内拉取最新数据内容。

Tips：Canvas 零代码建模工具也支持上述功能，欢迎体验。

5、新增赛训使用引导（团队版✓ ）

ModelWhale 是专业数据科学竞赛平台，提供赛事管理、评审管理、成果管理等完善设施，让主办方、评委、选手都可以获得优质体验。为让选手更好地使用平台，现已上线“赛训使用引导”，场景化为选手介绍如何提交作品、共享内容（代码、镜像、算力）、维护环境、监控算力等常用操作。

Tips：数据科学竞赛可以帮助企业进行数据化转型与创新，如你有办赛需求，欢迎联系。