云端 Notebook
浏览器里直接写 Python 或 R，环境由平台预置，不用本地装依赖、配 GPU 驱动。适合边写边调、随手保存运行结果。
Model Whale
AI TOOL PROFILE工具资料和鲸社区里的在线数据科学工作台，主打免配置的云端算力与协作。
价格官网未标价
平台Web / API
归类API 与算力
收录2026-10-12
复核2026-10-12
编辑评分
4.2 / 5
★★★★☆
Model Whale编辑总结
Model Whale 是和鲸社区（Heywhale）面向数据科学与机器学习场景的在线工作台。用户不必在本地装环境，打开浏览器就能建工程、写 Notebook、跑训练，把数据和代码放在同一个云端空间里。它最实用的地方是把算力申请、环境依赖和协作分享揉进同一套流程，学生做课程作业、算法同学做实验、团队做项目交接都比较省事。需要注意的是，免费算力一般要排队，长时间训练或需要独享显存的任务并不适合；把大模型训练、超大数据集处理放在这里，通常会卡在资源和时长上，这类活儿还是自建环境更稳。
Model Whale是什么？
Model Whale 是和鲸社区（Heywhale）旗下的在线数据科学工作台，定位是「把数据科学项目搬到浏览器里」。它面向的是需要跑代码但不想折腾环境的人——学生、算法工程师、数据分析师，以及需要把实验交给别人复现的团队。
它的核心形态是云端 Notebook 加项目空间：你可以新建工程、上传数据集、写 Python 或 R 代码、调用平台提供的算力跑训练，结果和文件都留在项目里，别人打开链接就能看到同一份代码和数据。对于课程、比赛、内部试验这类「要给别人看、要能复现」的场景，比自己电脑上跑完再打包发出去省事很多。
用法上分三类：普通用户拿它当在线 Jupyter，写完直接分享；做模型的人用它的算力跑训练和调参；团队则把项目当协作容器，数据和代码集中管理，避免版本乱飞。它不是那种开箱即用的成品 AI 应用，更像一块给你自己动手的工作台。
Model Whale核心功能
在线算力
平台上可以直接选算力规格跑训练，省去自己买卡、租机器的步骤。免费额度通常需要排队等资源，跑长任务要提前规划。
数据集与项目管理
代码、数据、运行记录都归在同一个项目空间下，换设备或换人接手时不用重新整理文件夹，项目状态保持一致。
一键分享复现
项目可以生成链接发给别人，对方打开就能看到代码和数据集。做课程作业、比赛提交、团队交接时省去打包和写环境说明。
社区与内容沉淀
依托和鲸社区，项目和 Notebook 可以公开出来供他人参考，也方便从别人的项目里找思路，适合学习和找模板起步。
Model Whale值不值得用？
如果你需要的是一个打开浏览器就能写代码、跑训练、顺手把结果分享出去的地方，Model Whale 很合适，尤其是课程作业、比赛、小规模实验这类不需要长期占卡的场景。它的价值在于把环境、算力和协作放在一起，省掉大量配置时间。但如果你要做的是长时间训练、需要独享显存，或者数据敏感不能出本地，那就要谨慎——免费算力通常要排队，任务时长也有限制，这类活儿放在自己的机器或专门的云主机上更稳。
建议选它的情况
- 学生或自学者，想跑机器学习练习但电脑没有独显
- 需要把实验代码和数据交给别人复现的团队
- 参加数据竞赛、做短期项目，临时需要算力
不建议选它的情况
- 要跑长时间、高显存占用的模型训练
- 数据不能离开公司内网或本地环境
- 需要稳定独享算力、不能接受排队等待
Model Whale使用建议
入门先把路子走对
- 先建一个练习项目进入工作台后先新建一个空工程，把示例数据和一小段代码跑通，确认环境能用再上传正式数据，避免白等算力。
- 把数据放进项目里别每次运行都重新上传大文件，数据集挂在项目下复用，既能省上传时间，也方便后续复现。
- 提前想好断点云端会话可能中断，训练脚本里加上保存中间结果的逻辑，跑一半掉了不用从头再来。
进阶省时间也省钱
- 小数据先调通逻辑用一小份样本把代码逻辑和路径跑通，确认无误再切到全量数据并申请算力，能少占用不少排队时间。
- 依赖写进环境文件把用到的库和版本固定下来，换会话或换人接手时直接按文件还原环境，省去反复排查版本冲突。
- 公开项目当作品集把整理干净的 Notebook 公开出去，既能给别人参考，也方便自己在找工作时拿出来展示。
Model Whale适合谁用？
上机课的在校学生
推荐没独显也能跑练习，作业直接在云端写完交链接，老师打开就能看代码和结果。
入门机器学习的人
推荐不用先折腾 CUDA 和驱动，能先把注意力放在模型和代码本身，起步门槛低。
做竞赛的小团队
推荐数据和代码集中在一个项目里，几个人分工改同一份工程，比来回传文件清楚。
要跑大模型训练的团队
有条件免费算力需要排队且有运行时长限制，长时间、高显存的任务容易被打断，不适合当主力训练环境。
有数据保密要求的公司
不推荐数据要上传到云端项目里，涉及客户信息或内部数据时，要先确认是否符合合规要求。
Model Whale优点和缺点
优点
- 浏览器打开即用，省掉本地装环境、配驱动的步骤
- 算力和项目空间在同一处，跑训练不用另找机器
- 项目带数据集一起分享，别人打开就能复现
- 依托和鲸社区，能找到公开项目参考和起步
- 做课程作业、比赛这类短周期任务很省事
缺点
- 免费算力通常要排队，赶时间时会卡在等待上
- 任务有运行时长限制，长训练容易被中断
- 数据必须上传到云端，敏感数据不适合放进来
- 只有浏览器入口，离线或断网时没法用
- 依赖社区生态，冷门库和特殊环境不一定顺手
Model Whale常见问题
它是干什么的，和普通网盘存代码有什么区别？＋
不只是存文件。它在云端给你一个能跑代码的环境，代码、数据集和运行结果放在同一个项目里，别人打开项目能直接重跑，网盘只能存不能跑。
电脑没有独立显卡能用吗？＋
能。代码在平台的机器上跑，本机只负责显示页面，显卡不是必需的。代价是算力要排队申请，赶截止时间的话要提前留出等待时间。
跑训练会不会跑到一半被断掉？＋
云端会话和算力都有使用时长限制，长时间任务有被中断的可能。稳妥做法是在训练脚本里定期保存中间结果，断了也能从断点继续，不用整轮重跑。
能把项目分享给别人吗？＋
可以。项目生成链接后别人打开就能看到代码和数据集，做作业提交、比赛交付、团队交接时比打包发文件清楚，对方也不用再问你要环境配置。
公司内部数据放上去合适吗？＋
要看数据敏感程度。项目和数据都存放在云端，涉及客户信息、合同或未公开的业务数据时，先确认内部合规是否允许上传，拿不准就改用本地环境。
适合拿来长期跑大模型训练吗？＋
不太适合当主力。免费算力需要排队、单次运行有时长上限，大模型训练动辄要跑很久，中途被打断的代价很高。这类任务用自建环境或专门的算力平台更稳。
