モデルアダプターのアップグレード（再訓練なし）

モデルはモデル作成物とモデルアダプターの組み合わせであることを思い出してください：

• モデル作成物： 訓練済みのモデルが保存されているモデルファイル、パラメーター、重み、コンテナ、または資格情報。
• モデルアダプター： Foundry がモデル作成物と対話してモデルを読み込み、初期化し、モデルで推論を行うために必要なロジックと環境依存性。

時には、モデル作成物の変更や再生成なしにモデルアダプターを更新することが便利な場合があります。例えば：

• 保存されたモデルの再訓練なしにモデルアダプターのバグを修正する。
• モデルの load、api、predict、または run_inference メソッドを更新する。
• Python の依存関係に脆弱性やバグが見つかった場合、モデルの Python 環境を更新する。

しかし、モデルアダプターの更新は、モデルの推論環境に破壊的な変更をもたらすこともあります。モデルアダプターの変更を行う際には、以下のことを念頭に置く必要があります：

• 環境の任意の Python 依存関係の変更は、既存のモデル作成物と互換性がある必要があります。
• load、api、predict、または run_inference の新しい実装は、既存の作成物と互換性がある必要があります。
• 更新されたモデルアダプターは、元のモデルアダプターと同じ Python モジュール、同じクラス名に位置している必要があります。

モデルアダプターを更新する際には注意を払い、新しいブランチでまず変更をテストすることを強く推奨します。

Models App からモデルアダプターをアップグレード

Foundry では、公開されたモデルの重みを保持したまま、モデルバージョンのモデルアダプターを最新のコミットまたはタグにアップグレードすることが可能です。

モデルアダプターをアップグレードするには、まず、定義されているリポジトリでモデルアダプタークラスに変更を実装し、公開します。Code Repositories のモデル訓練テンプレートでは、各コミット後に変更が公開されます。モデルアダプターテンプレートでは、新しいタグが作成された後に変更が公開されます。

次に、モデルアプリケーションで推論設定カードまでスクロールします。モデルアダプターをアップグレードをクリックします。

モデルバージョンの作成をクリックすると、更新されたモデルアダプターと以前に公開されたモデル作成物を使用して新しいモデルバージョンが作成されます。

前のモデルバージョンがモデリングの目的に提出されていた場合、更新されたモデルバージョンは自動的に提出されず、再度提出する必要があります。