Model Card 工具包
Model Card 工具包 (MCT) 資料庫能簡化及自動化 Model Card 的產生流程,針對模型的開發作業和效能提供脈絡並公開資訊的機器學習文件。只要將 Model Card 工具包整合到機器學習管道中,您就能與研究人員、開發人員、報告程式等對象分享模型的中繼資料和指標。
MCT 使用 JSON 結構定義來儲存 Model Card 欄位。MCT 能透過 ML Metadata (MLMD),自動為 TFX 使用者填入這些欄位。您也可以透過 Python API 手動填入 Model Card 欄位。Model Card 的部分用途包括:
- 加快模型建構人員和產品開發人員之間的資訊交換。
- 為機器學習模型使用者提供資訊,幫助做出更優良的模型用途 (或禁用用途) 決策。
- 提供必要的模型資訊,以供大眾有效監督及究責。
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=8&hl=zh-tw)