Kit de herramientas de Model Card
La biblioteca del kit de herramientas Model Card (MCT) optimiza y automatiza la generación de Model Cards, documentos de aprendizaje automático que brindan contexto y transparencia en el desarrollo y el funcionamiento de un modelo. Si integras el kit de herramientas Model Card en tus canalizaciones de AA, podrás compartir los metadatos y métricas de tu modelo con investigadores, desarrolladores, periodistas y mucho más.
El MCT almacena campos de tarjetas de modelos mediante un esquema de JSON. Además, puede propagar esos campos automáticamente para los usuarios de TFX mediante los Metadatos de AA (MLMD). Los campos de tarjetas de modelos también se pueden propagar de forma manual mediante una API de Python. Estos son algunos casos de uso de tarjetas de modelos:
- Facilitar el intercambio de información entre los compiladores de modelos y los desarrolladores de productos
- Brindar información a los usuarios de modelos de AA para que tomen decisiones mejor fundamentadas sobre cómo utilizarlos (o cómo no utilizarlos)
- Proveer la información del modelo necesaria para asegurar la supervisión pública y responsabilidad eficientes
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()
![](https://www.tensorflow.org/static/responsible_ai/model_card_toolkit/guide/images/model_card_cropped.png?authuser=3&hl=es)