注: 以下の翻訳の正確性は検証されていません。AIPを利用して英語版の原文から機械的に翻訳されたものです。
Python モデルの依存関係を設定する
以下のドキュメントは foundry_ml ライブラリについて説明していますが、このプラットフォームでの使用は推奨されなくなりました。代わりに palantir_models ライブラリを使用してください。また、こちらの例を通じて foundry_ml から palantir_models フレームワークへのモデル移行方法を学ぶことができます。
foundry_ml ライブラリは 2025年10月31日に削除されます。これは Python 3.9 の廃止予定に対応しています。
foundry_ml でトレーニングされたモデルには 依存関係 があり、これはモデルを実行するために必要な特定のパッケージとバージョンを意味します。foundry_ml モデルがモデリングの目的に提出されると、Conda 環境の解決プロセスが自動的に開始され、そのモデルを実行するために使用されるパッケージとバージョンが定義されます。この解決プロセスは最初にデフォルトの Python 依存関係セットに対して実行されます。モデルの実行に追加の依存関係が必要な場合は、以下の手順に従ってそれらの依存関係を設定してください。
モデルの依存関係を設定する
Python モデルの依存関係を設定するには、目的のホームページのモデルセクションで特定のモデル提出をクリックします。これにより、依存関係を設定できる完全なモデル提出ページに移動します。
次に、Configure ボタンをクリックして設定ダイアログを開きます。このダイアログでは、依存関係のリストを追加、削除、および編集し、バージョンの制約を選択できます。このチュートリアルの例として、新しいパッケージ numpy をバージョン AUTOMATIC で追加します。Save model configuration を選択して、新しい Conda 環境の解決を開始します。
依存関係の設定をサポートするモデルタイプ（現在は Python モデルのみ）では、解決が完了するまでモデルのリリースがブロックされます。
解決が成功したら、Create new release をクリックしてモデルをデプロイできます。
デフォルトの Python 依存関係のセットは、モデリングの目的の Settings ページの Deployments タブで確認できます。
Foundry ライブラリを依存関係として使用する
モデルが Foundry 内で開発されたライブラリを使用する場合（Python ライブラリを共有する 参照）、ライブラリの基になるコードリポジトリに読み取り権限がある限り、それらのライブラリも Model dependencies で依存関係として選択できます。
モデルの依存関係の設定後、リリースとデプロイをトリガーする際にユーザーのリポジトリに対する権限に関係なく、そのライブラリはモデルで使用可能になります。