モデルアダプターを作成する

モデルアダプターを作成するには、主に2つの方法があります。

• 独立した Model Adapter ライブラリテンプレートを使用する方法です。この方法では、アダプターを Foundry 環境に Python ライブラリとして公開し、複数の利用側リポジトリで使用できます。
• モデルの公開元リソース内でアダプタークラスを定義する方法です。
  • コードリポジトリでモデル訓練テンプレートを使用します。
  • Jupyter® コードワークスペースで、ノートブックとは別の Python ファイルにアダプターを定義します。

Model Adapter ライブラリテンプレートは、次の場合に使用してください。

1. コンテナを基盤とするモデル
2. 外部モデル
3. リポジトリ間で共有できるモデルアダプターの作成

モデル訓練テンプレートは、Code Repositories の Python トランスフォームを通じて Foundry で作成するほとんどのモデルに使用してください。モデルアダプターの定義をトランスフォームのリポジトリに組み込むことで、Model Adapter ライブラリテンプレートを使用する場合よりも、アダプターと訓練ロジックの反復開発をすばやく進められます。

Jupyter® ワークスペースでモデルを訓練する場合は、アダプターを別の .py ファイルに定義し、ノートブックにインポートする必要があります。

以下に、各方法の比較と使い分けの指針を示します。

Model Adapter ライブラリテンプレート

コンテナモデル、外部モデル、または再利用可能な Python トランスフォームモデルのアダプターを作成するには、Code Repositories アプリケーションを開き、Model Adapter ライブラリを選択します。

Model Adapter ライブラリには、src/model_adapter/ ディレクトリに実装例が含まれています。このテンプレートを使用して作成したモデルアダプターのパッケージ名は設定可能で、初期値はリポジトリ名から生成されます。隠しファイル gradle.properties 内の condaPackageName の値を表示して変更できます（公開済みライブラリでは、スペースやその他の特殊文字は - に置き換えられます）。

ほかの Python ライブラリリポジトリと同様に、コミットにタグを付けると、ライブラリの新しいバージョンが公開されます。これらの公開済みライブラリは、モデルの訓練と推論の両方に使用するため、ほかの Python トランスフォームリポジトリにインポートできます。

1つのリポジトリから複数のモデルアダプターを公開できます。追加のアダプター実装ファイルは、アダプターテンプレートの隠しファイル build.gradle 内にあるモデルアダプターモジュールのリストに、参照として追加する必要があります。デフォルトでは、model_adapter.example_adapter のみが公開されます。

アダプターの実装は、作成するモデルの種類によって異なります。外部モデルアダプターのドキュメントで詳しくはこちらをご覧いただくか、コンテナモデルアダプターの例を確認してください。

モデル訓練テンプレート

Code Repositories を使用して Foundry で直接モデルを作成するには、Code Repositories アプリケーションを開き、モデル訓練テンプレートを選択します。このリポジトリでは、Python データトランスフォームを開発して、モデルの訓練と推論を実行できます。

このテンプレートを使用して作成したモデルアダプターでは、カスタムパッケージ名の設定やタグの付与はできません。アダプターは transforms-model-training-<repository rid> という名前のライブラリとして公開され、バージョンは Git コミットから生成されます。パッケージの完全な名前とバージョンは、Palantir モデルページで確認できます。モデルを ModelInput として読み込めるようにするには、このライブラリを下流のリポジトリに追加する必要があります。これがユースケースに適さない場合は、Model Adapter ライブラリテンプレートを使用すると、バージョンとパッケージ名の両方を設定できます。

訓練テンプレートを使用して Foundry でモデルを訓練する方法については、ドキュメントで詳しくはこちらをご覧ください。

Code Workspaces

Jupyter® ワークスペースでモデルを作成するには、左側のサイドバーにあるモデルタブを開き、モデルを追加 > 新しいモデルを作成するを選択します。モデルに入力したエイリアスにちなんだ名前の .py ファイルに、モデルアダプターのひな形が生成されます。

Jupyter® ワークスペースでは、アダプタークラスを別の .py ファイルに定義し、ノートブックにインポートする必要があります。ノートブックのセルにアダプタークラスを直接定義する方法には対応していません。モデルが公開されると、アダプターと作業ディレクトリ内のほかの Python ファイルが cws_adapter という名前のライブラリにパッケージ化され、バージョンは最新の Git タグから生成されます。

Jupyter® ノートブックでモデルを訓練する方法については、ドキュメントで詳しくはこちらをご覧ください。