Giskard en Spaces

Giskard es un kit de herramientas para probar la calidad de modelos de IA, orientado a LLM, modelos tabulares y modelos de NLP. Está compuesto por una biblioteca de Python de código abierto para escanear y probar modelos de IA y una aplicación de pruebas de calidad de modelos de IA, que ahora puede desplegarse mediante Docker Spaces de Hugging Face. Ampliando las funciones de la biblioteca de código abierto, la aplicación de pruebas de calidad de modelos de IA te permite:

• Depura las pruebas para diagnosticar tus problemas

• Crea pruebas específicas del dominio gracias a las conclusiones automáticas del modelo

• Compare modelos para decidir qué modelo promover

• Recopilar la retroalimentación del negocio sobre los resultados de tu modelo

• Comparte tus resultados con tus colegas para lograr alineación

• Almacene todos sus objetos de QA (pruebas, fragmentos de datos, criterios de evaluación, etc.) en un solo lugar para trabajar de manera más eficiente

Visita la documentación de Giskard y las guías de inicio rápido para aprender a utilizar la gama completa de herramientas que ofrece Giskard.

En las siguientes secciones, aprenderás a desplegar tu propia aplicación de Giskard AI Model Quality Testing y a utilizarla directamente desde Hugging Face Spaces. Esta aplicación de Giskard es una aplicación autónoma alojada por completo en Spaces mediante Docker.

Desplegar Giskard en Spaces

Puedes desplegar Giskard en Spaces con solo unos pocos clics:

NOTA IMPORTANTE SOBRE LA PERSISTENCIA DE DATOS: Puede usar el Espacio de Giskard tal como está para la exploración y experimentación iniciales. Para un uso más prolongado en proyectos de pequeña escala, adjunte un Storage Bucket. Esto evita la pérdida de datos durante los reinicios del Espacio, que ocurren cada 24 horas.

Debes definir el Owner (tu cuenta personal o una organización), un Space name y la Visibility. Si no quieres compartir públicamente tus modelos y pruebas de calidad, configura tu Space como Private.

Una vez que hayas creado el Space, verás el estado Building. Cuando cambie a Running, tu Space estará listo para usar. Si no ves ningún cambio en la pantalla, actualiza la página.

Solicitar una licencia gratuita

Una vez que tu Giskard Space esté en funcionamiento, necesitarás solicitar una licencia gratuita para comenzar a usar la aplicación. Luego, recibirás automáticamente un correo electrónico con el archivo de licencia.

Crear un nuevo proyecto de Giskard

Una vez dentro de la aplicación, comience creando un nuevo proyecto desde la pantalla de bienvenida.

Generar un token de Space de Giskard de Hugging Face y una clave de API de Giskard

La clave de API de Giskard se utiliza para establecer la comunicación entre el entorno donde se ejecutan tus modelos de IA y la aplicación de Giskard en Hugging Face Spaces. Si has configurado la Visibilidad de tu Space como Privado, deberás proporcionar un token de acceso de usuario de Hugging Face para generar el Hugging Face Giskard Space Token y establecer la comunicación para acceder a tu Space privado. Para ello, sigue las instrucciones que se muestran en la página de configuración de la aplicación de Giskard.

Iniciar el worker de ML

Giskard ejecuta su modelo mediante un worker que ejecuta el modelo directamente en su entorno de Python, con todas las dependencias requeridas por su modelo. Puede ejecutar el worker de ML:

• Desde tu cuaderno local, dentro del kernel que contiene todas las dependencias de tu modelo

• Desde Google Colab, dentro del kernel que contiene todas las dependencias de tu modelo

• O desde su terminal, dentro del entorno de Python que contiene todas las dependencias de su modelo

Ejecute simplemente el siguiente comando dentro del entorno de Python que contiene todas las dependencias de su modelo:

giskard worker start -d -k GISKARD-API-KEY -u https://huggingface.co/proxy/XXX.hf.space --hf-token GISKARD-SPACE-TOKEN

Sube tu suite de pruebas, modelos y conjuntos de datos

Para comenzar a crear pruebas de calidad para un proyecto, deberá cargar objetos de modelo y de conjunto de datos, y crear o cargar un conjunto de pruebas desde la biblioteca de Python Giskard.

Para obtener más información sobre cómo crear suites de pruebas a partir de la herramienta de escaneo automático de modelos de la biblioteca de Python de Giskard, diríjase a las Guías de inicio rápido de Giskard.

Todas estas acciones requerirán una conexión entre tu entorno de Python y el Giskard Space. Consíguelo inicializando un Giskard Client: simplemente copia el fragmento “Create a Giskard Client” de la página de configuración de la aplicación Giskard y ejecútalo en tu entorno de Python. Se verá algo así:

from giskard import GiskardClient

url = "https://user_name-space_name.hf.space"
api_key = "gsk-xxx"
hf_token = "xxx"

# Create a giskard client to communicate with Giskard
client = GiskardClient(url, api_key, hf_token)

Si tienes problemas, consulta la página de documentación de objetos de carga de Giskard.

Retroalimentación y soporte

Si tienes sugerencias o necesitas soporte específico, únete a la comunidad de Discord de Giskard o contacta a través del repositorio de GitHub de Giskard.