モデル

Foundry では、モデルは、機械学習、予測、最適化、物理モデル、またはビジネスルールを含む、推論用のアーティファクトです。ユースケースにおいて、モデルはデータに関する知識をエンコードし、予測を生成して意思決定を支援します。

Palantir 内で開発されたモデル、または Palantir に統合されたモデルは、次の機能を提供します。

• 完全なバージョン履歴、きめ細かなモデルの権限設定、依存関係の自動管理、モデルのリネージ、API 管理
• モデルデプロイメントによる、リアルタイム推論のノーコードホスティング
• Pipeline Builder の学習済みモデルノードによる、データパイプラインでのノーコードのバッチ推論およびストリーミング推論
• Modeling Objectives アプリケーションによるモデルの管理、評価、デプロイ
• Foundry オントロジーへのバインドによる、Foundry アプリケーション、モデルに対する関数、およびシナリオのインフラストラクチャを通じた業務運用への組み込み。
• Workflow Lineage での依存関係および運用状況の探索。学習済みモデルを使用する関数や、モデルのライブデプロイメント API、稼働状況、ログ、メトリクスなどが含まれます。

アーキテクチャ

Palantir のモデルリソースは、関連するものの異なる2つのコンポーネントで構成されます。

1. モデルアーティファクト： モデルの重み、または学習済みモデルが保存されているコンテナ。
2. モデルアダプター： プラットフォームがモデルアーティファクトとやり取りして、モデルの読み込み、初期化、推論を行う方法を記述するロジック。

アダプターは、保存されたモデルアーティファクトとの通信を可能にするために、Python ライブラリの一部として公開されます。これにより、プラットフォームはあらゆる種類のモデルを読み込み、初期化し、推論を実行できます。アダプターは柔軟に設計されており、Foundry でサポートされているさまざまな種類のモデルをラップするために使用できます。

• Foundry の Code Repositories、Jupyter コードワークスペース、または Model Studio で学習されたモデル
• 手動でアップロードされたモデルファイルまたはチェックポイント
• コンテナとしてアップロードされたモデル