मॉडल कार्ड
मॉडल कार्ड मशीन लर्निंग दस्तावेज़ हैं जो मॉडल के विकास और प्रदर्शन में संदर्भ और पारदर्शिता प्रदान करते हैं। उनका उपयोग शोधकर्ताओं, डेवलपर्स, पत्रकारों और अन्य लोगों के साथ मॉडल मेटाडेटा और मेट्रिक्स साझा करने के लिए किया जा सकता है।
मॉडल कार्ड के कुछ उपयोग मामलों में शामिल हैं:
- मॉडल बिल्डरों और उत्पाद डेवलपर्स के बीच सूचनाओं के आदान-प्रदान को सुविधाजनक बनाना।
- एमएल मॉडल के उपयोगकर्ताओं को उनका उपयोग कैसे करना है (या उनका उपयोग कैसे नहीं करना है) के बारे में बेहतर जानकारीपूर्ण निर्णय लेने के लिए सूचित करना।
- प्रभावी सार्वजनिक निरीक्षण और जवाबदेही के लिए आवश्यक मॉडल जानकारी प्रदान करना।
योजना
मॉडल कार्ड स्कीमा एक मॉडल कार्ड के उपलब्ध फ़ील्ड का वर्णन करने वाला एक प्रोटो है। एक JSON इंटरफ़ेस भी उपलब्ध है. इन वस्तुओं को भंडारण, विश्लेषण या विज़ुअलाइज़ेशन के लिए अन्य प्रणालियों के साथ जोड़ा जा सकता है।
आज, मॉडल कार्ड स्कीम को सख्ती से लागू किया गया है। मॉडल कार्ड टूलकिट 2.0 में, यह स्कीमा प्रतिबंध हटा दिया जाएगा।
GRAPHICS
मॉडल कार्ड टूलकिट स्वचालित रूप से टीएफएक्स डेटासेट और मूल्यांकन परिणामों के लिए ग्राफिक्स उत्पन्न करता है। ग्राफ़िक्स को Matplotlib जैसे टूल का उपयोग करके मैन्युअल रूप से भी बनाया जा सकता है, और मॉडलकार्ड पर लिखा जा सकता है - विवरण के लिए मॉडल कार्ड एपीआई देखें।
मॉडल कार्ड स्कीमा में, ग्राफ़िक्स को ग्राफ़िक.इमेज फ़ील्ड में संग्रहीत किया जाता है, और बेस 64-एन्कोडेड स्ट्रिंग्स के रूप में एन्कोड किया जाता है। मॉडल कार्ड टूलकिट बेस64 छवियाँ बनाने में मदद कर सकता है।
मॉडल कार्ड टूलकिट
मॉडल कार्ड टूलकिट आपको एक सुव्यवस्थित पायथन इंटरफ़ेस के साथ मॉडल कार्ड दस्तावेज़ , साथ ही प्रोटो और JSON ऑब्जेक्ट उत्पन्न करने की अनुमति देता है।
मॉडल कार्ड एपीआई
मॉडल कार्ड टूलकिट में एक मॉडल कार्ड एपीआई शामिल है जिसमें एक पायथन क्लास शामिल है। मॉडल कार्ड पायथन ऑब्जेक्ट में किए गए अपडेट मॉडल कार्ड प्रोटो ऑब्जेक्ट में लिखे जाते हैं।
GRAPHICS
model_card_toolkit.utils.graphics.figure_to_base64str() फ़ंक्शन का उपयोग ग्राफ़िक्स, जैसे Matplotlib आंकड़े, को बेस64 स्ट्रिंग्स में बदलने के लिए किया जा सकता है।
मॉडल कार्ड सहेजना और लोड करना
यदि आपने अपने मॉडल कार्ड को एनोटेट करना समाप्त कर लिया है और इसे JSON या प्रोटोबफ़ प्रारूप में क्रमबद्ध करना चाहते हैं, ModelCard.save() विधि का उपयोग करें।
import model_card_toolkit as mct
model_card = mct.ModelCard()
model_card.model_details.name = 'Fine-tuned MobileNetV2 Model for Cats vs. Dogs'
model_card.save('model_cards/cats_vs_dogs.json')
यदि आप किसी सहेजे गए मॉडल कार्ड को पुनर्स्थापित और अपडेट करना चाहते हैं, तो फ़ंक्शन model_card_toolkit.model_card.load_model_card() का उपयोग करें।
import model_card_toolkit as mct
model_card = mct.load_model_card('model_cards/cats_vs_dogs.json')
model_card.model_details.licenses.append(mct.License(identifier='Apache-2.0'))
मॉडल कार्ड दस्तावेज़
डिफ़ॉल्ट रूप से, जेनरेट किया गया मॉडल कार्ड दस्तावेज़ default_template.html.jinja पर आधारित एक HTML फ़ाइल है। हालाँकि, आप अपना स्वयं का कस्टम जिंजा टेम्पलेट भी प्रदान कर सकते हैं। ये टेम्प्लेट फ़ाइलें किसी भी टेक्स्ट-आधारित प्रारूप (HTML, Markdown, LaTeX, आदि) हो सकती हैं। उदाहरण के तौर पर एक मार्कडाउन टेम्पलेट प्रदान किया गया है।
टीएफएक्स और एमएलएमडी एकीकरण
मॉडल कार्ड टूलकिट टेन्सरफ्लो एक्सटेंडेड और एमएल मेटाडेटा टूल के साथ एकीकृत होता है। कई मॉडल कार्ड फ़ील्ड को पूर्व-पॉप्युलेट करने और प्रशिक्षण और मूल्यांकन प्लॉट उत्पन्न करने के लिए मॉडल कार्ड टूलकिट आरंभीकरण के दौरान मेटाडेटा स्टोर का उपयोग किया जा सकता है।
एमसीटी द्वारा प्रयुक्त कलाकृतियाँ :
- उदाहरण और उदाहरणसांख्यिकी : प्रत्येक डेटासेट ( टीएफडीवी ) के लिए स्लाइस काउंट ग्राफ़ बनाने के लिए उपयोग किया जाता है।
- मॉडल और मॉडल मूल्यांकन : टीएफएमए स्लाइस्ड मूल्यांकन मेट्रिक्स को प्लॉट करने के लिए उपयोग किया जाता है।
एमसीटी द्वारा प्रयुक्त निष्पादन :
- ट्रेनर : मॉडल नाम और संस्करण को पॉप्युलेट करने के लिए उपयोग किया जाता है
ModelCardGenerator घटक टीएफएक्स एडॉन्स लाइब्रेरी में स्थानांतरित हो गया है और अब संस्करण 2.0.0 से मॉडल कार्ड टूलकिट में पैक नहीं किया गया है। इससे पहले कि आप घटक का उपयोग कर सकें, आपको tfx-addons पैकेज स्थापित करना होगा:
pip install tfx-addons[model_card_generator]
घटक के बारे में अधिक जानने के लिए मॉडलकार्ड जेनरेटर गाइड देखें और केस स्टडी नोटबुक चलाएँ।