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Model Card 工具包

Model Card Toolkit (MCT) 库会简化并自动生成模型卡片,这是一种有助于深入了解模型的开发过程和性能的机器学习文档。将 Model Card Toolkit 集成到机器学习流水线中后,您便可以与研究人员、开发者、报告人员等人员分享模型的元数据和指标。

MCT 使用 JSON 架构存储模型卡片字段。MCT 可通过 ML Metadata (MLMD) 自动为 TFX 用户填充这些字段。您也可以通过 Python API 手动填充模型卡片字段。模型卡片的一些用例包括:

  • 促进模型构建者和产品开发者之间的信息交换。
  • 为机器学习模型用户提供信息,使他们能够在这些模型的用途(或错误用途)方面做出更加明智的决定。
  • 提供有效公共监督和问责制所需的模型信息。
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()

资源