Model Card 도구함
Model Card 도구함(MCT) 라이브러리는 모델의 개발 및 성능에 관한 맥락과 투명성을 제공하는 머신러닝 문서인 Model Card의 생성을 간소화하고 자동화합니다. Model Card 도구함을 ML 파이프라인에 통합하면 모델의 메타데이터와 측정항목을 연구자, 개발자, 보고자 등과 공유할 수 있습니다.
MCT는 JSON 스키마를 사용하여 모델 카드 필드를 저장합니다. MCT는 ML 메타데이터(MLMD)를 사용하여 TFX 사용자를 위해 이러한 필드를 자동으로 채울 수 있습니다. 모델 카드 필드는 Python API를 통해 수동으로 채울 수도 있습니다. 모델 카드 사용 사례에는 다음이 포함됩니다.
- 모델 빌더와 제품 개발자 사이의 정보 교환을 용이하게 합니다.
- 사용자에게 ML 모델을 알려주어 어떻게 사용할지(또는 사용하지 않을지)를 정확한 정보를 바탕으로 결정을 내리도록 합니다.
- 효과적인 공개 관리 및 책임성에 필요한 모델 정보를 제공합니다.
import model_card_toolkit # Initialize the Model Card Toolkit with a path to store generate assets model_card_output_path = ... mct = model_card_toolkit.ModelCardToolkit(model_card_output_path) # Initialize the model_card_toolkit.ModelCard, which can be freely populated model_card = mct.scaffold_assets() model_card.model_details.name = 'My Model' # Write the model card data to a JSON file mct.update_model_card_json(model_card) # Return the model card document as an HTML page html = mct.export_format()
