기계학습 모델 문서화하기
등록된 모델의 모델 카드에 설명을 추가하여 기계학습 모델의 여러 측면을 문서화하세요. 문서화할 가치가 있는 몇 가지 주제는 다음과 같습니다:
- 요약: 모델이 무엇인지에 대한 요약입니다. 모델의 목적, 모델이 사용하는 기계학습 프레임워크 등.
- 트레이닝 데이터: 사용된 트레이닝 데이터에 대해 설명하고, 트레이닝 데이터셋에 수행된 처리 과정, 데이터가 저장된 위치 등에 대해 설명합니다.
- 아키텍처: 모델 아키텍처, 레이어, 특정 디자인 선택사항에 대한 정보.
- 모델 역직렬화: 팀 내의 누군가가 모델을 메모리로 로드하는 방법에 대한 정보를 제공합니다.
- 작업: 기계학습 모델이 수행하도록 설계된 특정 유형의 작업 또는 문제입니다. 모델의 의도된 능력의 분류입니다.
- 라이선스: 기계학습 모델 사용과 관련된 법적 조건 및 권한입니다. 모델 사용자가 모델을 활용할 수 있는 법적 틀을 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 참조: 관련 연구 논문, 데이터셋 또는 외부 자원에 대한 인용문 또는 참조.
- 배포: 모델이 어디에 배포되었으며, 모델이 워크플로우 오케스트레이션 플랫폼과 같은 다른 기업 시스템에 어떻게 통합되는지에 대한 지침을 포함한 세부 정보.
모델 카드에 설명 추가하기
- https://wandb.ai/registry/model에서 W&B 모델 레지스트리 앱으로 이동합니다.
- 모델 카드를 생성하고자 하는 등록된 모델 이름 옆에 있는 세부 정보 보기를 선택합니다.
- 모델 카드 섹션으로 이동합니다.
- 설명 필드 내에 기계학습 모델에 대한 정보를 제공합니다. 모델 카드 내의 텍스트를 Markdown 마크업 언어로 포맷합니다.
예를 들어, 다음 이미지는 신용카드 기본 예측 등록 모델의 모델 카드를 보여줍니다.
