MLCommons 组织近日正式推出 Croissant MCP，这是 Croissant 元数据格式的重大升级，专为 AI 模型卡片（Model Cards）设计。该标准由 LMSYS Org 等合作伙伴贡献，旨在解决当前模型文档碎片化的问题。
Croissant MCP 是什么？
Croissant MCP 全称为 Model Card Profile，是一个基于 JSON 的标准化配置文件。它扩展了原生 Croissant 格式（用于数据集元数据），新增了模型专属字段，如：
- 模型架构：详细描述层级结构、参数量等。
- 训练细节：数据集引用（兼容 Croissant）、超参数、优化器。
- 性能基准：集成 Elo Rating、Chatbot Arena 等指标。
- 伦理与安全：偏见评估、风险分类。
通过 croissant-mcp.schema.json，开发者可验证配置文件的一致性。
核心优势
- 自动化生成：与 SGLang、Hugging Face Hub 无缝集成，一键发布模型卡片。
- 可重复性：标准化元数据减少歧义，支持基准复现。
- 生态兼容：后向兼容 Croissant v1.0，支持未来扩展如多模态模型。
快速上手指南
- 安装 Croissant CLI：
pip install croissant-mlcommons - 创建 MCP 文件：使用模板填充 JSON。
- 验证与发布：
croissant validate mcp.json，上传至 MLCommons 仓库。
示例 MCP 配置可在 官方链接 下载。
未来展望
Croissant MCP 将与 MLPerf 基准结合，推动行业统一标准。LMSYS Org 呼吁社区贡献，预计 2026 年覆盖 80% 开源模型。