モデルアダプターを作成する

モデルアダプターを作成するには、2つの方法があります。1つ目は、Model Adapter Library テンプレートを使ったスタンドアロンな方法で、2つ目は、Python トランスフォームとトレーニングコードをリポジトリ内でカスタムアダプターコードと一緒に統合する方法です。

Model Adapter Library テンプレートは、以下の場合に使用する必要があります。

1. コンテナを利用したモデル
2. 外部モデル
3. リポジトリ間で共有できるモデルアダプターを作成する

Model Training テンプレートは、Foundry で Python トランスフォームを使って作成されるほとんどのモデルに使用すべきです。モデルアダプター定義をトランスフォームのリポジトリに統合することで、Model Adapter Library テンプレートよりもアダプターとトレーニングロジックを迅速に反復処理できます。

以下は、2つのテンプレートの比較と、それぞれいつ使用すべきかの指針です：

Model Adapter Library テンプレート

コンテナ、外部、または再利用可能な Python トランスフォームモデルアダプターを作成するには、Code Repositories アプリケーション を開き、Model Adapter Library を選択します。

Model Adapter Library には、src/model_adapter/ ディレクトリにいくつかの実装例が含まれています。このテンプレートを使用して作成されたモデルアダプターには、最初はリポジトリの名前から派生した設定可能なパッケージ名があります。隠しファイルである gradle.properties で condaPackageName の値を表示および変更できます（公開されるライブラリでは、スペースやその他の特殊文字は - に置き換えられます）。

他の Python ライブラリリポジトリ と同様に、コミットにタグを付けることで新しいライブラリのバージョンが公開されます。公開されたライブラリは、モデルトレーニングや推論に他の Python トランスフォームリポジトリにインポートできます。

リポジトリは、複数のモデルアダプターを公開できます。追加のアダプター実装ファイルは、アダプターテンプレートの build.gradle 隠しファイル内のモデルアダプターモジュールのリストに参照として追加する必要があります。デフォルトでは、model_adapter.example_adapter のみが公開されます。

アダプターの実装は、生成されるモデルのタイプによって異なります。外部モデルアダプターのドキュメントで詳細を確認するか、コンテナモデルアダプターの例 を参照してください。

Model Training テンプレート

Foundry でモデルを直接作成するには、Code Repositories アプリケーション を開き、Model Training テンプレートを選択します。このリポジトリでは、モデルのトレーニングと推論を行うための Python データトランスフォーム を作成できます。

このテンプレートを使用して作成されたモデルアダプターは、カスタムパッケージ名を持つことができず、タグを付けることもできません。アダプターは transforms-model-training-<repository rid> という名前のライブラリに公開され、バージョンは Git コミットから派生します。パッケージの完全な名前とバージョンは、Palantir モデルページで表示できます。このライブラリは、モデルを ModelInput としてロードできるように、下流のリポジトリに追加する必要があります。これがあなたのユースケースに適していない場合、Model Adapter Library テンプレートでは、バージョンとパッケージ名の両方を設定できます。

詳細については、Foundry でトレーニングテンプレートを使用したモデルトレーニング のドキュメントを参照してください。