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# 必要なライブラリをインポートします
from transforms.api import transform, Input
from palantir_models.transforms import ModelOutput, copy_model_to_driver

# パランティールモデルとシリアライザをインポートします
import palantir_models as pm
import palantir_models_serializers as pms

# トランスフォームをデコレートします。モデルファイルとモデルの出力パスを指定します
@transform(
    model_files=Input("<Model Files Dataset>"),
    model_output=ModelOutput("<Your Model Path>")
)
def compute(model_files, model_output):
    # モデルをドライバーにコピーします
    model = copy_model_to_driver(model_files.filesystem())
    # モデルをラップします
    wrapped_model = ExampleModelAdapter(model)
    # モデルを公開します
    model_output.publish(
        model_adapter=wrapped_model
    )

# モデルアダプターの例を定義します
class ExampleModelAdapter(pm.ModelAdapter):

    # 自動シリアライズを使用します。モデルはDillSerializerを使用します
    @pm.auto_serialize(
        model=pms.DillSerializer()
    )
    def __init__(self, model):
        self.model = model

    # このモデルのAPIを実装します
    @classmethod
    def api(cls):
        pass  # Implement the API of this model

    # 推論ロジックを実装します
    def predict(self, df_in):
        pass # Implement the inference logic

4. 公開されたモデルの利用

モデルの公開に成功したら、そのモデルを推論のために利用できます。以下のドキュメンテーションを参考にしてください：

• ライブ推論のためのモデリングの目的でモデルをデプロイする
• モデリングの目的でバッチパイプラインにアップロードしたモデルを使用する
• モデルを使用して推論を行う Pythonトランスフォームを設定する