Starwhale 模型

Starwhale 模型是一种机器学习模型的标准包格式，可用于多种用途，例如模型微调、模型评估和在线服务。 Starwhale 模型包含模型文件、推理代码、配置文件等等。

创建一个 Starwhale 模型

创建 Starwhale 模型有两种方法：通过 swcli 或通过 SDK。

使用 swcli 创建 Starwhale 模型

使用 swcli 创建 Starwhale 模型之前，您可以定义一个model.yaml，其中描述了关于Starwhale模型的一些必要信息，然后运行以下命令：

swcli model build . --model-yaml /path/to/model.yaml

有关该命令和 model.yaml 的更多信息，请参阅swcli参考。需要注意的是，model.yaml 是非必要的。

使用 Python SDK 创建 Starwhale 模型

from starwhale import model, predict

@predict
def predict_img(data):
    ...

model.build(name="mnist", modules=[predict_img])

管理 Starwhale 模型

使用 swcli 管理 Starwhale 模型

命令	说明
swcli model list	列出项目中所有Starwhale模型
swcli model info	显示有关Starwhale模型的详细信息
swcli model copy	将Starwhale模型复制到另一个位置
swcli model remove	删除Starwhale模型
swcli model recover	恢复之前删除的Starwhale模型

使用 Web 界面管理 Starwhale 模型

管理 Starwhale 模型的历史版本

Starwhale 模型是版本化的。关于版本的基本信息可以参考 Starwhale中的资源版本控制。

使用 swcli 管理 Starwhale 模型的历史版本

命令	说明
swcli model history	列出Starwhale模型的所有版本
swcli model info	显示某个Starwhale模型版本的详细信息
swcli model diff	比较两个版本的Starwhale模型
swcli model copy	复制某个Starwhale模型版本到新的版本
swcli model remove	删除某个Starwhale模型版本
swcli model recover	恢复以前删除的Starwhale模型版本

模型评估

使用swcli进行模型评估

命令	说明
swcli model run	指定某个Starwhale模型进行模型评估

存储格式

Starwhale模型是一个打包了原始目录的tar文件。