Document machine learning model

등록된 모델의 모델 카드에 설명을 추가하여 머신러닝 모델의 여러 측면을 문서화하세요. 문서화할 가치가 있는 몇 가지 주제는 다음과 같습니다.

• 요약: 모델에 대한 요약입니다. 모델의 목적, 모델이 사용하는 머신러닝 프레임워크 등입니다.
• 트레이닝 데이터: 사용된 트레이닝 데이터, 트레이닝 데이터 세트에 대해 수행된 처리, 해당 데이터가 저장된 위치 등을 설명합니다.
• 아키텍처: 모델 아키텍처, 레이어 및 특정 설계 선택에 대한 정보입니다.
• 모델 역직렬화: 팀 구성원이 모델을 메모리에 로드하는 방법에 대한 정보를 제공합니다.
• Task: 머신러닝 모델이 수행하도록 설계된 특정 유형의 Task 또는 문제입니다. 모델의 의도된 기능을 분류한 것입니다.
• 라이선스: 머신러닝 모델 사용과 관련된 법적 조건 및 권한입니다. 이를 통해 모델 사용자는 모델을 활용할 수 있는 법적 프레임워크를 이해할 수 있습니다.
• 참조: 관련 연구 논문, 데이터셋 또는 외부 리소스에 대한 인용 또는 참조입니다.
• 배포: 모델이 배포되는 방식 및 위치에 대한 세부 정보와 워크플로우 오케스트레이션 플랫폼과 같은 다른 엔터프라이즈 시스템에 모델을 통합하는 방법에 대한 지침입니다.

모델 카드에 설명 추가

1. https://wandb.ai/registry/model의 W&B Model Registry 앱으로 이동합니다.
2. 모델 카드를 생성하려는 등록된 모델 이름 옆에 있는 세부 정보 보기를 선택합니다.
3. Model card 섹션으로 이동합니다.

3. Description 필드 내에 머신러닝 모델에 대한 정보를 제공합니다. Markdown 마크업 언어를 사용하여 모델 카드 내에서 텍스트 서식을 지정합니다.

예를 들어 다음 이미지는 신용카드 채무 불이행 예측 등록 모델의 모델 카드를 보여줍니다.