모델 카드
모델 카드는 모델의 개발 및 성능에 대한 컨텍스트와 투명성을 제공하는 기계 학습 문서입니다. 연구원, 개발자, 보고자 등과 모델 메타데이터 및 측정항목을 공유하는 데 사용할 수 있습니다.
모델 카드의 일부 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 모델 제작자와 제품 개발자 간의 정보 교환을 촉진합니다.
- ML 모델 사용자에게 모델 사용 방법(또는 사용하지 않는 방법)에 대해 더 나은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 알립니다.
- 효과적인 공공 감독 및 책임에 필요한 모델 정보를 제공합니다.
개요
모델 카드 스키마는 모델 카드의 사용 가능한 필드를 설명하는 프로토타입 입니다. JSON 인터페이스 도 사용할 수 있습니다. 이러한 개체는 저장, 분석 또는 시각화를 위해 다른 시스템과 인터페이스될 수 있습니다.
현재 모델 카드 스키마는 엄격하게 적용됩니다. Model Card Toolkit 2.0에서는 이 스키마 제한이 해제됩니다.
제도법
Model Card Toolkit은 TFX 데이터 세트 및 평가 결과에 대한 그래픽을 자동으로 생성합니다. Matplotlib과 같은 도구를 사용하여 그래픽을 수동으로 생성하고 ModelCard에 작성할 수도 있습니다. 자세한 내용은 모델 카드 API를 참조하세요.
모델 카드 스키마에서 그래픽은 Graphic.image 필드에 저장되며 base64로 인코딩된 문자열 로 인코딩됩니다. Model Card Toolkit은 base64 이미지 생성 에 도움이 될 수 있습니다.
모델 카드 툴킷
Model Card Toolkit을 사용하면 간소화된 Python 인터페이스를 사용하여 Model Card 문서 는 물론 Proto 및 JSON 개체 도 생성할 수 있습니다.
모델 카드 API
모델 카드 도구 키트에는 Python 클래스 로 구성된 모델 카드 API가 포함되어 있습니다. 모델 카드 Python 개체에 대한 업데이트는 모델 카드 proto 개체에 기록됩니다.
제도법
model_card_toolkit.utils.graphics.figure_to_base64str() 함수는 Matplotlib 그림과 같은 그래픽을 base64 문자열로 변환하는 데 사용할 수 있습니다.
모델 카드 저장 및 로드
모델 카드에 주석을 달고 JSON 또는 protobuf 형식으로 직렬화하려면 ModelCard.save() 메서드를 사용하세요.
import model_card_toolkit as mct
model_card = mct.ModelCard()
model_card.model_details.name = 'Fine-tuned MobileNetV2 Model for Cats vs. Dogs'
model_card.save('model_cards/cats_vs_dogs.json')
저장된 모델 카드를 복원하고 업데이트하려면 model_card_toolkit.model_card.load_model_card() 함수를 사용하세요.
import model_card_toolkit as mct
model_card = mct.load_model_card('model_cards/cats_vs_dogs.json')
model_card.model_details.licenses.append(mct.License(identifier='Apache-2.0'))
모델 카드 문서
기본적으로 생성된 모델 카드 문서는 default_template.html.jinja 기반의 HTML 파일입니다. 그러나 사용자 정의 Jinja 템플릿을 제공할 수도 있습니다. 이러한 템플릿 파일은 모든 텍스트 기반 형식(HTML, Markdown, LaTeX 등)일 수 있습니다. Markdown 템플릿이 예로 제공됩니다.
TFX 및 MLMD 통합
Model Card Toolkit은 TensorFlow Extended 및 ML Metadata 도구와 통합됩니다. 모델 카드 도구 키트 초기화 중에 메타데이터 저장소를 사용하여 많은 모델 카드 필드를 미리 채우고 교육 및 평가 플롯을 생성할 수 있습니다.
MCT에서 사용되는 아티팩트 :
- 예제 및 예제통계 : 각 데이터세트( TFDV )에 대한 슬라이스 수 그래프를 그리는 데 사용됩니다.
- Model 및 ModelEvaluation : TFMA 슬라이스 평가 지표를 플롯하는 데 사용됩니다.
MCT에서 사용되는 실행 :
- 트레이너 : 모델 이름과 버전을 채우는 데 사용됩니다.
ModelCardGenerator 구성요소는 TFX 애드온 라이브러리로 이동되었으며 버전 2.0.0부터는 더 이상 Model Card Toolkit에 패키지되지 않습니다. 구성 요소를 사용하려면 먼저 tfx-addons 패키지를 설치해야 합니다:
pip install tfx-addons[model_card_generator]
ModelCardGenerator 가이드를 참조하고 사례 연구 노트북을 실행하여 구성 요소에 대해 자세히 알아보세요.