微软负责任人工智能工具箱（Responsible AI Toolbox）使用手册

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微软负责任人工智能工具箱（Responsible AI Toolbox）使用手册

responsible-ai-toolbox Responsible AI Toolbox is a suite of tools providing model and data exploration and assessment user interfaces and libraries that enable a better understanding of AI systems. These interfaces and libraries empower developers and stakeholders of AI systems to develop and monitor AI more responsibly, and take better data-driven actions. 项目地址: https://gitcode/gh_mirrors/re/responsible-ai-toolbox

一、项目目录结构及介绍

微软的负责任人工智能工具箱是一个综合性的工具集，旨在通过模型和数据探索评估的用户界面和库来增进对AI系统的理解。该工具箱支持开发者和AI系统利益相关者更负责任地开发和监控AI，并做出更好的数据驱动决策。以下是对主要目录结构的概述：

• raiwidgets: 包含了用于模型评估和决策制定的可视化小部件，如责任AI仪表板、错误分析仪表板、解释性仪表板和公平性仪表板。

• raiutils: 提供基本的实用函数，辅助工具箱中各个组件的功能实现。

• responsibleai: 核心库，封装了与责任AI相关的功能，包括但不限于公平性检查、解释性展示等。

• responsibleai_vision 和 responsibleai_text: 分别针对视觉和文本处理的特定功能模块。

• rai_test_utils, notebooks, scripts: 分别包含了测试工具、示例笔记本和脚本，用于快速上手和测试。

• docs: 文档资料，可能包括API文档、用户指南等。

• .gitignore, LICENSE, README.md: 标准的Git忽略文件、许可证信息和项目阅读说明。

• setup.*, package.json, yarn.lock: 项目初始化和依赖管理文件，确保环境一致性。

二、项目的启动文件介绍

在本工具箱中，启动项目通常涉及多个方面，不过核心在于运行其提供的应用或服务。具体到某一功能模块的启动，比如运行一个演示或开发环境，可能会依赖于入口脚本或者Jupyter Notebook。例如，若要进行交互式分析，你可能会从notebooks目录下的某个.ipynb文件开始；对于服务型应用，则可能有专门的启动命令，这通常会在rai_core_flask或类似的服务器端代码中有明确指示，但具体文件需根据最新源码确定。

由于项目高度模块化，实际的“启动文件”可能不是单一文件，而是根据你的具体需求选择对应的入口点。例如，使用Python命令行运行特定的main.py或利用Jupyter Notebook启动数据分析和模型评估。

三、项目的配置文件介绍

配置文件在AI项目中至关重要，它们帮助定制行为、设置路径和调整参数。在responsible-ai-toolbox中，关键的配置信息可能分散于多个地方：

1. config或特定模块内的配置文件：这些文件可能包含默认设置和可自定义的参数，如app.config在某些Flask应用中常见。

2. package.json, yarn.lock：对于前端组件或有Node.js依赖的部分，这些文件控制着JavaScript生态的依赖及其版本锁定。

3. 环境变量：在部署或运行时，重要的配置可能通过环境变量提供，如API密钥、数据库URL等，这在.env文件或直接在运行命令中指定（如果存在的话）。

4. CODEOWNERS, CONTRIBUTING.md: 虽非直接配置文件，但对于项目贡献规则和流程设定也十分关键。

请注意，具体的配置文件细节和位置会随着项目更新而变化，建议查看项目最新的README.md和各子模块的文档以获取最准确的信息。在实际操作前，详细阅读文档并按需修改配置是必要的步骤。

responsible-ai-toolbox Responsible AI Toolbox is a suite of tools providing model and data exploration and assessment user interfaces and libraries that enable a better understanding of AI systems. These interfaces and libraries empower developers and stakeholders of AI systems to develop and monitor AI more responsibly, and take better data-driven actions. 项目地址: https://gitcode/gh_mirrors/re/responsible-ai-toolbox

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