以容器模型上传图像

本页面指导您完成使用容器支持的模型上传图像的过程。在此工作流程中，您将创建一个模型，将图像推送到模型资源，并配置模型版本。

1. 创建模型

要创建一个容器支持的模型，首先创建一个将要推送图像的资源。此资源将控制模型权限；在此资源上具有只读权限的用户将能够从Foundry中提取图像。

通过导航到任何建模目标并选择 +添加模型，然后选择导入容器化模型来创建新模型。

2. 向模型推送图像

在Palantir中创建模型资源后，按照说明将图像推送到资产中。

选择生成词元，然后复制默认命令块并编辑它们，将example-package:<TAG>替换为您本地Docker存储库中存在的图像名称和标签（或摘要）。请注意，标签不允许为“latest”，具体要求参见图像要求。执行这些命令将把相关图像推送到模型中，任何具有只读权限的人都可以访问它。

一旦图像成功推送并在容器图像列表中可用，选择创建模型版本以开始配置版本。为此，您必须首先创建一个使用模型适配器库模板创建的容器模型适配器。

在发布之前迭代您的模型适配器实现，使用sidecar装饰器测试逻辑如何与模型中已经存在的容器一起工作。按照sidecar变换装饰器文档中的步骤，使用您刚创建的模型作为支持Artifacts存储库，创建一个启用装饰器的新变换存储库。然后，在变换存储库中定义一个本地Python文件，实现适配器并按如下所示手动实例化它：

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from transforms.api import transform, Input, Output
from transforms.sidecar import sidecar, Volume
# 假设您在`myproject`文件夹下创建了一个Python类testAdapter.py，并定义了一个实现palantir_models的ModelAdapter类的TestModelAdapter类。
from myproject.testAdapter import TestModelAdapter
import palantir_models.transforms

# 使用sidecar装饰器指定镜像和共享卷
@sidecar(image='image-name', tag='1.0.0', volumes=[Volume("shared")])
@transform(
    output=Output("ri.foundry.main.dataset.<RID>"),
    source_df=Input("ri.foundry.main.dataset.<RID>"),
)
def compute(source_df, output):
    # 实例化TestModelAdapter类，传入共享卷路径和监听的端口
    testingEntrypoint = TestModelAdapter(
       "/opt/palantir/sidecars/shared-volumes/shared",
       # 注意，这里的端口应该是您的镜像正在监听的端口。
       "localhost:PORT")
    # 使用transform_write方法将输入数据集转换并写入输出数据集
    testingEntrypoint.transform_write(source_df, output)

以上代码使用了Palantir Foundry的变换API，并假设存在一个自定义的模型适配器TestModelAdapter。这个适配器用来将数据从输入数据集转换并写入输出数据集。代码中的sidecar装饰器用于指定使用的Docker镜像、版本标签以及共享卷。

3. 配置模型版本

在 配置模型版本 页面上，选择一个或多个容器镜像以包含在特定的模型版本中。选择 下一步 以继续进行模型版本配置。

在 配置模型 对话框的 模型详情 页面上，配置要进行的语义版本更改类型。然后，添加一个非必填描述和配置文件，并选择您创建的适配器。在 模型适配器 配置部分中选择您的模型适配器库，选择模型适配器 下拉菜单将填充库中定义的任何有效适配器的最新版本。

最后，为每个镜像配置任何非必填的运行时信息，包括内存约束、参数、任何环境变量或新的执行命令。请注意，如果您的适配器使用请求库，则指定镜像监听的端口至关重要。您可以为模型版本选择的每个镜像配置运行时信息。

模型可以配置为生成遥测日志。如果您的容器支持遥测，您可以在下面截图中显示的步骤中为模型版本启用它。

4. 查看模型版本

一旦模型版本创建，其元数据将显示在模型页面的 模型概览 标签中。在那里，使用左侧面板查看和导航到过去的版本。

在此页面中，您可以使用右上角的 + 图标或 操作 下拉菜单提交到建模目标。您还可以将模型用作Python变换的输入。请注意，如果模型由容器支持，您需要在 ModelInput 类中指定第二个非必填参数，选择一个版本 RID 以用于变换。您还必须在您的变换库中添加对模型适配器的依赖。示例如下：

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from transforms.api import transform, Input, Output
from palantir_models.transforms import ModelInput

@transform(
    output=Output("/path/to/output/output_dataset"),  # 输出数据集路径
    model=ModelInput(
        "ri.models.main.model.<RID>",  # 模型资源ID
        "ri.models.main.model-version.<RID>"),  # 模型版本资源ID
    source_df=Input("/path/to/input/input_dataset"),  # 输入数据集路径
)
def compute(model, source_df, output):
    model.transform_write(source_df, output)  # 使用模型对输入数据进行转换并写入输出数据集