开源与本地工具 · 工具介绍
Starwhale
以模型、运行时和数据集为核心管理机器学习实验，提供本地命令行、私有服务和云端模式。
Starwhale 能做什么
以模型、运行时和数据集为核心管理机器学习实验，提供本地命令行、私有服务和云端模式。
- 语言模型与智能体质量评估及回归检查
如何使用 Starwhale
用固定数据与运行时评估模型
准备输入
- 模型代码
- 测试数据集
- 运行环境依赖
操作步骤
- 建立模型、运行时和数据集的版本。
- 在选定运行模式执行评测任务。
- 比较指标与失败样例，记录采用的版本组合。
预期交付物
- 模型评测结果
- 可追溯的版本组合
本地、服务器和云端部署条件不同，比较应保持数据与指标一致。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从开源与本地工具角度评估Starwhale
把开源与本地工具需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
本地运行到哪一步
区分本地界面、本地处理和外部API；不能只看名称判断数据去向。
环境是否匹配
检查系统、内存、磁盘和依赖，按官方要求判断能否运行。
后续是否可维护
确认许可证、配置保存、数据导出与版本更新方法。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
