עזרה להגן על שונית המחסום הגדולה עם TensorFlow על Kaggle הצטרפו אתגר

ערכת כלים לדגם

ערכת כלי כרטיס הדגם (MCT) דור מייעלת מהן ספרייה של כרטיסי דגם , מסמכי למידה החישובית המספקים קשר ושקיפות לתוך הפיתוח והביצועים של מודל. 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.

חנויות MCT שדות כרטיס מודל באמצעות סכימת JSON . MCT יכול לאכלס את השדות האלה באופן אוטומטי למשתמשים TFX באמצעות ML Metadata (MLMD) . שדות כרטיס דגם יכול גם להיות מאוכלס באופן ידני באמצעות API Python . כמה מקרי שימוש של כרטיסי 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

# 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()

אֶמְצָעִי