白露と秋雨の季節に、ModelWhale はユーザー エクスペリエンスを複数のレベルで継続的に最適化するための新しいバージョン アップデートを開始しました。
このアップデートでは、ModelWhale には主に次の機能反復が含まれています。
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Canvas の複数人による自己研究および開発プロセスを最適化する (チーム バージョン✓)
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Canvas コンポーネントの過去のバージョンの使用を追加しました (Team Edition✓)
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非同期リクエストモデルサービスを追加（プロフェッショナル版 ✓ チーム版 ✓）
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モデル サービス インスタンスの監視を最適化します (プロフェッショナル バージョン ✓ チーム バージョン ✓)
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インジェクション分析の前に事前実行コードを追加 (プロフェッショナル バージョン ✓ チーム バージョン ✓)
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データの共同編集とプロジェクトの表示のみの権限設定を追加 (チーム バージョン ✓)
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Notebook のカスタム フォント サイズと行間隔を追加 (ベーシック バージョン ✓ プロフェッショナル バージョン ✓ チーム バージョン ✓ )
1 Canvas の複数人による自己研究開発プロセスの最適化 (チーム バージョン ✓)
ModelWhale Canvas には、「アルゴリズムのカプセル化」+「アルゴリズムのクイック使用」機能があり、組織内のアルゴリズム エンジニアは、独自の Canvas コンポーネントのカプセル化コードを開発し、組織メンバーが直接使用できるCanvas 分析テンプレートを配布し、調査フレームワークを迅速に構築し、データ分析を完了できます。ローコードで作業します。
コンポーネントには、テスト対象、テスト中、オンラインの3 つの状態があり、通常はコンポーネント作成者、コンポーネント共同開発者、コンポーネント ユーザーの3 つの役割が関係します。「コンポーネント作成者」がコンポーネントを作成し、テストを提案した後、「コンポーネント共同開発者」とアルゴリズム コンポーネントをテスト、編集、反復できます。この期間中、反復プロセスを記録するために複数のバージョンを生成できます。完了すると、「コンポーネント作成者」はオンラインコンポーネント、コンポーネントの最終バージョン (他のプロセス反復バージョンは自動的に非表示になります)、オンラインになった後、「コンポーネント ユーザー」は自分の Canvas キャンバスでアルゴリズム コンポーネントを自由に使用できます。
Canvas コンポーネントは、オンラインになった後も二次編集の繰り返しをサポートします。「コンポーネント クリエーター」と「コンポーネント コラボレーション デベロッパー」は、オンライン コンポーネントのバージョンに基づいてコード、パラメーター、ポート、その他の情報を最適化および調整でき、その後「コンポーネント クリエーター」が起動されます。新しいコンポーネント バージョン (他のコンポーネント バージョンの非表示もサポートされています)。詳細な手順については、「 Canvas ローコード ツール (開発) 」を参照してください。
2 Canvas コンポーネントの過去のバージョンの使用を追加しました (Team Edition✓)
組織内のアルゴリズム エンジニア (コンポーネント開発者) がコンポーネントの更新反復を完了し、新しいコンポーネント バージョンを起動した後、組織ユーザー (コンポーネント ユーザー) は、元の Canvas に基づいてコンポーネントの以前の履歴バージョンを引き続き使用できるようになりました。キャンバス フロー ワークフローは引き続き機能します。コンポーネント ユーザーは、「コンポーネント バージョンの概念」と「コンポーネント変更ログ」をさらに理解する必要がなくなり、コンポーネント開発者の説明コストも削減されます。
Canvas コンポーネントの更新には上位互換性があります。つまり、更新後に元の機能が使用できなくなることはありません。必要に応じて、組織ユーザーはいつでも「コンポーネントのバージョンを切り替える」または「デフォルト バージョンの使用を選択する」ことができます。詳細な手順については、「Canvas ローコード ツール (使用法) 」を参照してください。
3 非同期リクエストモデルサービスを追加（プロフェッショナル版 ✓ チーム版 ✓）
トレーニングされたモデルを実際のシナリオに適用するには、モデル サービスのデプロイが必要です。これにより、モデルの値を実際のアプリケーション シナリオでより適切に活用できるようにし、モデルの反復的な最適化をフィードバックすることができます。ただし、単一の推論時間が長いモデル サービスでは、 を呼び出すときにいくつかの問題が発生します。たとえば、モデル開発者が毎回 ngnix を変更してタイムアウトする必要があるか、モデルをスムーズに呼び出すためにアプリケーション層でリクエストを非同期に変換する必要があります。ModelWhale モデル Rest サービスは、[同期リターン] と [非同期リターン] の 2 つのリクエスト フォームをサポートするようになりました。そのうち、(1) 同期的にリクエストされたモデル サービスは、「拡張メカニズム」と「拡張しきい値」のさらなる設定をサポートします。(2) 非同期要求されたモデル サービスは、さまざまなシナリオでのモデル呼び出しのニーズを満たすために、ModelWhale 呼び出し監視での「放棄」選択をサポートします。使用手順の詳細については、「モデル サービスのデプロイメント」を参照してください。
4 モデルサービスインスタンス監視の最適化 (プロフェッショナルバージョン ✓ チームバージョン ✓)
ModelWhale は、デプロイされたモデル サービスのリソース使用量の監視をサポートしているため、モデル開発者は次のことが可能になります: (1) モデル サービスの使用量が増加し、しきい値がトリガーされたときに、タイムリーに容量を拡張します。(2) 使用されなくなったモデル サービス インスタンスをタイムリーにリサイクルします。リソースの占有による無駄を避けるため、構成変更後の古いインスタンスとして使用されます。
さらに、CPU モデル サービスの監視に加えて、ModelWhale はGPUモデル サービスの監視もサポートするようになりました。モデル開発者は、ModelWhale で GPU モデル サービスのビデオ メモリと GPU 使用状況を表示して、サービスの実際の動作を追跡して理解できます。詳細な手順については、「モデル サービスのデプロイメント - モデルの監視」を参照してください。
5 注入分析前の事前実行コードを追加 (プロフェッショナル バージョン ✓ チーム バージョン ✓)
结合你的研究分析习惯，你可能希望在开始数据探索前预先加载某些工具库、分析代码，或者提前注入环境变量，以构建所需研究环境。现在，你可以在 ModelWhale “个人设置 - 偏好设置 - 注入 Kernel 代码” 中将它们输入填写。
保存后并在进入编程界面（Notebook、Canvas）前勾选配置，每次连接到 Kernel（包括首次连接、断开后重连、重启 Kernel 连接），我们都将自动为你执行相关代码、构建所需的软件分析环境，提高你开展研究工作的效率。
6 新增 数据共同编辑、项目仅查看权限设置（团队版✓）
ModelWhale 配有严格、灵活的权限系统，供你进行安全、高效的内容分享及协作。
（1）针对数据集，我们在已有的“可查看使用”、“可分发管理”的权限设计上，新增“可共同编辑”权限：以便他人与你共同编辑更新数据文件、描述文档、数据库及对象存储连接等信息；
（2）针对代码项目，我们在已有的“可 fork（生成内容副本）”、“可共同编辑”的权限设计上，新增“仅查看”权限：他人仅可以浏览项目内容，无法通过在线 fork（生成内容副本）、下载的形式进行内容搬运复刻。
ModelWhale データ サイエンス プラットフォーム上の他のコンテンツ エンティティ (事前トレーニング モデル、因子結果ライブラリ、パラメータ組み合わせ結果ライブラリ、アルゴリズム ライブラリ、モデル サービスなどを含みますがこれらに限定されません) も、同様の権限制御をサポートしています。
7 Notebook のカスタム フォント サイズと行間隔を追加 (ベーシック バージョン ✓ プロフェッショナル バージョン ✓ チーム バージョン ✓)
ModelWhale Notebook はコード表現が優れており、研究結果を伝える「プロジェクトレポート」として使用できます。
コンテンツの表示に関しては、(1)過去のテスト データの分析結果、専門的なレポートの写真や結論など、プロジェクトやノートブック全体で過去のレポートを「引用」して、調査レポートの厳密性を高めることができます。また、 (2)コードを非表示にするレポート内容を簡潔にするために、出力されたコードのみを入力/表示します。
コンテンツの書式設定に関しては、(1)ドキュメント ディレクトリの書式設定に Markdown Cell を使用することに加え、(2)より美しい研究レポートを作成するためのフォント サイズと行間隔のカスタマイズもサポートされるようになりました。
さらに、コード セルをクリックするとデフォルトで編集状態になり、コードをより速く編集できるようになりました。
詳細な手順については、「ノートブック - 分析レポートの作成」を参照してください。
以上が今回のModelWhaleバージョンアップの全内容です。
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ModelWhale に関するご提案、ご質問、トライアルの更新が必要な場合は、[MW にご連絡]ください。MoMo は喜んで対応し、ご連絡いたします。