Model Card Toolkit
Model Card Toolkit (MCT) ライブラリは、モデルの開発とパフォーマンスにコンテキストと透明性をもたらす機械学習関連ドキュメントである、モデルカードの生成を効率化および自動化します。Model Card Toolkit を ML パイプラインに統合することで、研究者、デベロッパー、レポーターなどと、モデルのメタデータと指標を共有できます。
MCT は、JSON スキーマ を使用してモデルカードのフィールドを保存します。MCT は ML Metadata（MLMD）を介して、TFX ユーザーのモデルカードのフィールドに情報を自動的に入力できます。モデルカードのフィールドは、Python API を介して手動で入力することもできます。モデルカードのユースケースには次のようなものがあります。
- モデルビルダーとプロダクト デベロッパーの情報交換を容易にする。
- ML モデルの使用方法（または推奨されない使用方法）について、十分な情報に基づいた意思決定を行うよう、ML モデルのユーザーに情報を提供する。
- 効果的な公的監視と説明責任に必要なモデル情報を提供する。
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()
