Model Card Toolkit

La libreria Model Card Toolkit (MCT) semplifica e automatizza la generazione di Model Card , documenti di machine learning che forniscono contesto e trasparenza nello sviluppo e nelle prestazioni di un modello. L'integrazione del Model Card Toolkit nella pipeline ML ti consentirà di condividere i metadati e le metriche del tuo modello con ricercatori, sviluppatori, giornalisti e altro ancora.

MCT memorizza i campi della scheda modello utilizzando uno schema JSON . MCT può compilare automaticamente questi campi per gli utenti TFX tramite ML Metadata (MLMD) . I campi della scheda modello possono anche essere popolati manualmente tramite un'API Python . Alcuni casi d'uso delle schede modello includono:

  • Facilitare lo scambio di informazioni tra modellisti e sviluppatori di prodotti.
  • Informare gli utenti dei modelli ML per prendere decisioni più informate su come usarli (o come non usarli).
  • Fornire informazioni sul modello necessarie per un'efficace supervisione e responsabilità pubblica.
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()

Risorse