ערכת כלים לכרטיסי דגם
ספריית Model Card Toolkit (MCT) מייעלת ואוטומטית את היצירה של כרטיסי דגם , מסמכי למידת מכונה המספקים הקשר ושקיפות לפיתוח וביצועי המודל. שילוב ערכת הכלים של כרטיס מודל בצינור ה-ML שלך יאפשר לך לשתף את המטא נתונים והמדדים של המודל שלך עם חוקרים, מפתחים, כתבים ועוד.
MCT מאחסן שדות כרטיסי דגם באמצעות סכימת JSON . MCT יכול לאכלס באופן אוטומטי שדות אלה עבור משתמשי TFX באמצעות ML Metadata (MLMD) . ניתן לאכלס ידנית את שדות כרטיס הדגם גם באמצעות Python API . כמה מקרי שימוש בכרטיסי דגם כוללים:
- הקלה על חילופי מידע בין בוני מודלים ומפתחי מוצר.
- ליידע את המשתמשים במודלים של ML לקבל החלטות מושכלות יותר לגבי אופן השימוש בהם (או כיצד לא להשתמש בהם).
- מתן מידע מודל הנדרש לפיקוח ציבורי יעיל ואחריות.
import model_card_toolkit as mct # Initialize the Model Card Toolkit with a path to store generate assets model_card_output_path = ... toolkit = mct.ModelCardToolkit(model_card_output_path) # Initialize the ModelCard, which can be freely populated model_card = toolkit.scaffold_assets() model_card.model_details.name = 'My Model' # Write the model card data to a JSON file toolkit.update_model_card_json(model_card) # Return the model card document as an HTML page html = toolkit.export_format()
![](https://www.tensorflow.org/static/responsible_ai/model_card_toolkit/guide/images/model_card_cropped.png?authuser=2&hl=he)