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。
はい。Control PanelはFoundry管理者に、プラットフォームにプッシュされたすべての画像を表示する能力を提供し、これらの画像に存在する脆弱性を表示およびリコールすることができます。
はい、コンテナモデルはライブおよびバッチデプロイメント内で使用できます。
いいえ、標準のベースイメージは提供されておらず、必要もありません。ただし、プッシュされたすべての画像は画像要件を遵守する必要があります。
いいえ。Foundryが画像とどのようにやり取りするかは、model adapterの実装によって定義されます。このカスタムadapterの例で反映されている一般的なパターンは、入力を受け取る特定のポートでリッスンするように画像を構築し、次にmodel adapterがpostリクエストを送信することです。
通常、22 GBを超える画像はDockerプッシュステップ中にタイムアウトします。ユースケースがより大きな画像を必要とする場合は、Palantirの担当者に連絡してください。
いいえ。プラットフォームにプッシュされたすべての画像は、Foundry Kubernetesクラスタ内のエンティティがLinuxマシンであるため、Linuxプラットフォーム用にビルドする必要があります。
はい。複数の画像をモデルバージョンにバックするように構成できますが、オーケストレーションのサポートはありません。すべてのコンテナは実行時に同時に起動され、コンテナの起動順序を保証することはできません。
いいえ。ユーザーが提供するすべてのコンテナワークフローには、バックインフラストラクチャとしてRubix ↗エンジンが必要です。また、Control Panelでコンテナワークフローを有効にする必要があります。
モデルでテレメトリを有効にするには、新しいモデルバージョンを作成し、モデルバージョン作成のステップ 3でテレメトリを有効にするをオンにします。画像には/bin/sh内のシェル実行ファイルが必要で、シェルコマンドset
およびtee
をサポートする必要があります。
いいえ、コンテナ化されたモデルのテレメトリはPythonトランスフォームおよびライブデプロイメントでのみ機能しますが、バッチデプロイメントのコンテナログは出力されません。
docker run --entrypoint /bin/sh <EXAMPLE_IMAGE>:<IMAGE_TAG_OR_DIGEST> -c 'set -a && tee -a' && echo "Telemetry compatible"
を実行してテストできます。Telemetry compatible
という出力が表示された場合、このコンテナに対してテレメトリを有効にできます。