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。
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、プラットフォームでの使用は推奨されていません。代わりに palantir_models ライブラリを使用してください。foundry_ml から palantir_models フレームワークへのモデルの移行方法については、こちらの例をご覧ください。
foundry_ml ライブラリは 2025年10月31日 に削除される予定であり、これはPython 3.9の廃止予定に対応しています。
Foundryは任意の機械学習ライブラリと連携するように設計されていますが、いくつかの人気のあるライブラリには標準でサポートが付属しています。これらのライブラリはエコシステムとシームレスに連携し、公式の互換性保証があります。
これらのライブラリでモデルを作成し、パラメーター オプションを活用するために、foundry_ml ライブラリは特定のクラスに関連するメタデータを公開するヘルパー関数 foundry_ml.help を提供しています。
以下のコードでは、scikit-learn の RandomForest をトレーニングしていると仮定し、ランダムフォレストの Stage を作成する際に変更可能なパラメーターオプションを知りたい場合の例を示しています。
このコードを Code Workbook のConsole にコピーして貼り付けてください。
Copied!1 2 3 4 5import foundry_ml from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # foundry_mlライブラリを使用して、RandomForestClassifierのヘルプ情報を取得する foundry_ml.help(RandomForestClassifier)
出力は次の形式になります。
Copied!1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16""" ドキュメントストリングの変換 Args: param2: (必須) Param2の説明 param1: (任意) Param1の説明 param3: (任意、デフォルト値=Default) Param3の説明 **入力** 入力仕様の説明 **出力** 出力仕様の説明 """
help は、クラスが最初からサポートされていない場合、None を返します。