সাহায্য Kaggle উপর TensorFlow সঙ্গে গ্রেট বেরিয়ার রিফ রক্ষা চ্যালেঞ্জ যোগদান

মডেল কার্ড টুলকিট

মডেল কার্ড টুলকিট (MCT) গ্রন্থাগার জীবন্ত চ্যাটে এবং স্বয়ংক্রিয়রূপে প্রজন্মের মডেল কার্ড , মেশিন লার্নিং কাগজপত্র করে একটি মডেল উন্নয়ন এবং কর্মক্ষমতা মধ্যে প্রসঙ্গ এবং স্বচ্ছতা প্রদান। আপনার ML পাইপলাইনে মডেল কার্ড টুলকিট একত্রিত করা আপনাকে আপনার মডেলের মেটাডেটা এবং মেট্রিক্স গবেষক, বিকাশকারী, রিপোর্টার এবং আরও অনেক কিছুর সাথে শেয়ার করার অনুমতি দেবে৷

MCT স্টোরগুলি ব্যবহার মডেল কার্ড ক্ষেত্র তাদেরকে JSON স্কিমা । MCT স্বয়ংক্রিয়ভাবে মাধ্যমে TFX ব্যবহারকারীদের জন্য যারা ক্ষেত্র পূরণ করতে এমএল মেটাডেটা (MLMD) । মডেল কার্ড ক্ষেত্র এছাড়াও নিজে একটি মাধ্যমে জনবহুল যাবে পাইথন এপিআই । মডেল কার্ডের কিছু ব্যবহারের ক্ষেত্রে অন্তর্ভুক্ত:

  • মডেল নির্মাতা এবং পণ্য ডেভেলপারদের মধ্যে তথ্য বিনিময় সুবিধা.
  • এমএল মডেলগুলির ব্যবহারকারীদেরকে কীভাবে ব্যবহার করতে হবে (বা কীভাবে ব্যবহার করবেন না) সে সম্পর্কে আরও ভাল-অবহিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য অবহিত করা।
  • কার্যকর পাবলিক তদারকি এবং জবাবদিহিতার জন্য প্রয়োজনীয় মডেল তথ্য প্রদান করা।
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()

সম্পদ