Model Kartı
Model Kartları, bir modelin geliştirilmesine ve performansına bağlam ve şeffaflık sağlayan makine öğrenimi belgeleridir. Model meta verilerini ve ölçümlerini araştırmacılar, geliştiriciler, raporcular ve daha fazlasıyla paylaşmak için kullanılabilirler.
Model kartların bazı kullanım durumları şunları içerir:
- Model oluşturucular ve ürün geliştiriciler arasında bilgi alışverişini kolaylaştırmak.
- Kullanıcıları makine öğrenimi modelleriyle ilgili olarak, bunların nasıl kullanılacağı (veya nasıl kullanılmayacağı) konusunda daha bilinçli kararlar almaları konusunda bilgilendirmek.
- Etkin kamu gözetimi ve hesap verebilirlik için gerekli model bilgilerinin sağlanması.
Şema
Model Kart şeması, model kartın kullanılabilir alanlarını açıklayan bir protokoldür . Bir JSON arayüzü de mevcuttur. Bu nesneler depolama, analiz veya görselleştirme amacıyla diğer sistemlerle arayüz oluşturabilir.
Günümüzde Model Kart şeması sıkı bir şekilde uygulanmaktadır. Model Card Toolkit 2.0'da bu şema kısıtlaması kaldırılacaktır.
Grafik
Model Kart Araç Seti, TFX veri kümeleri ve değerlendirme sonuçları için otomatik olarak grafikler oluşturur. Grafikler ayrıca Matplotlib gibi bir araç kullanılarak manuel olarak da oluşturulabilir ve bir ModelCard'a yazılabilir; ayrıntılar için Model Kart API'sine bakın.
Model Kartı şemasında grafikler Graphic.image alanında depolanır ve base64 kodlu dizeler olarak kodlanır. Model Kartı Araç Seti , base64 görüntülerinin oluşturulmasına yardımcı olabilir.
Model Kartı Araç Seti
Model Kartı Araç Seti, geliştirilmiş bir Python arayüzü ile Proto ve JSON nesnelerinin yanı sıra Model Kartı belgeleri oluşturmanıza da olanak tanır.
Model Kartı API'si
Model Kart Araç Seti, Python sınıfından oluşan bir Model Kart API'si içerir. Model Kart Python nesnesinde yapılan güncellemeler Model Kart protokol nesnesine yazılır.
Grafik
model_card_toolkit.utils.graphics.figure_to_base64str() işlevi, Matplotlib şekilleri gibi grafikleri base64 dizelerine dönüştürmek için kullanılabilir.
Model Kartlarını Kaydetme ve Yükleme
Model kartınıza açıklama eklemeyi tamamladıysanız ve onu JSON veya protobuf formatında serileştirmek istiyorsanız ModelCard.save() yöntemini kullanın.
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')
Kaydedilmiş bir model kartını geri yüklemek ve güncellemek istiyorsanız model_card_toolkit.model_card.load_model_card() işlevini kullanın.
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'))
Model Kart Belgeleri
Varsayılan olarak, oluşturulan model kartı belgesi default_template.html.jinja'yı temel alan bir HTML dosyasıdır. Ancak kendi özel Jinja şablonunuzu da sağlayabilirsiniz. Bu şablon dosyaları herhangi bir metin tabanlı formatta olabilir (HTML, Markdown, LaTeX, vb.). Örnek olarak bir Markdown şablonu verilmiştir.
TFX ve MLMD Entegrasyonu
Model Kartı Araç Seti , TensorFlow Extended ve ML Meta Veri araçlarıyla entegre olur. Birçok model kart alanını önceden doldurmak ve eğitim ve değerlendirme grafikleri oluşturmak için Model Kart Araç Takımının başlatılması sırasında bir Meta Veri Deposu kullanılabilir.
MCT tarafından kullanılan eserler :
- Örnekler ve Örnek İstatistikler : her veri kümesi ( TFDV ) için dilim sayısı grafiklerini çizmek için kullanılır.
- Model ve ModelEvaluation : TFMA dilimlenmiş değerlendirme metriklerini çizmek için kullanılır.
MCT tarafından kullanılan yürütmeler :
- Eğitmen : model adını ve sürümünü doldurmak için kullanılır
ModelCardGenerator bileşeni TFX Eklentileri kitaplığına taşınmıştır ve artık 2.0.0 sürümünden itibaren Model Kart Araç Takımı'nda paketlenmemektedir. Bileşeni kullanmadan önce tfx-addons paketini yüklemeniz gerekir:
pip install tfx-addons[model_card_generator]
Bileşen hakkında daha fazla bilgi edinmek için ModelCardGenerator kılavuzuna bakın ve örnek olay not defterini çalıştırın.