Palantir モデル移行 FAQ

データセットを元にしたモデルがキャンペーンページに表示されないのはなぜですか？使用中と見なされるモデルと、無視（確認）されるモデルはどれですか？

アップグレードページには、次のいずれかの条件を満たす、データセットを元にしたモデルがすべて表示されます。

• 過去90日以内にデフォルトブランチでビルドされたモデル、または、
• 過去90日以内にデフォルトブランチでのビルドの入力として使用されたモデル（モデリング目標によって管理されるバッチデプロイメントのビルドを含みます）、または、
• アクティブなライブデプロイメントがあるモデリング目標の最新リリースであるモデル。

この対応の一環として、これらの条件を満たさない、データセットを元にしたモデルは無視（確認）に指定され、デフォルトではキャンペーン表示から除外されます。

置き換え用のモデルが選択されたモデルは、ステータスが完了に設定され、同様にデフォルトではキャンペーン表示から除外されます。

非推奨化の日付を過ぎるとどうなりますか？

foundry_ml で開発されたモデルは、モデリング目標、Python トランスフォーム、モデリング目標のデプロイメントでサポートされなくなります。具体的には、次のようになります。

• 新しい foundry_ml モデルを公開できなくなります
• foundry_ml を使用するコードは編集できなくなり、foundry_ml をインポートするコードはすべてチェックに失敗します
• foundry_ml モデルを使用するジョブやライブデプロイメントは動作しなくなる可能性があり、Palantir によるサポートの対象外になります

再トレーニングせずにモデルを移行できますか？

モデルは再トレーニングせずに移行できます。そのためには、foundry_ml がインストールされ、Python 3.9 を使用しているコードリポジトリでモデルを読み込み、出力データセットに書き込みます。

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from transforms.api import Input, Output, transform
# モデルのクラスによっては、Pickle が適切な選択肢ではない場合があります。
# シリアル化の方法を選択するには、使用しているモデリングライブラリのドキュメントを参照します。
import pickle
from foundry_ml import Model


@transform(
    output_dataset=Output("<path_to_output_dataset>"),
    source_model=Input("<path_to_foundry_ml_model>"),
)
def compute(output_dataset, source_model):
    MODEL_STAGE_ID = <index_of_stage_to_save>
    model = Model.load(source_model)
    # 該当するモデルステージを選択します。
    model_stage = model.stages[MODEL_STAGE_ID].model
    # 出力データセットに書き込みます。
    with output_dataset.filesystem().open("model.pkl", 'wb') as f:
        pickle.dump(model_stage, f)

その後、palantir_models とより新しい Python バージョンを使用する別のリポジトリから、この出力データセットを使ってモデルを公開できます。詳しくはこちらのチュートリアルを参照してください。

AIP を活用したコード候補はどのように生成されますか？コード候補のリソース使用量はどのくらいですか？

AIP を活用したコード候補は、環境で有効になっている場合、GPT-4o を使用して AIP 経由で自動生成されます。

LLM への不要な呼び出しや重複した呼び出しを減らすため、AIP を活用したコード候補は必要に応じて生成され、繰り返し表示できるようにキャッシュされます。

具体的には、次のように動作します。

• Upgrade Assistant のリソース一覧にリソースが初めて表示されたときに、コード候補を生成するための LLM へのプロンプトが実行されます。その結果はキャッシュされ、そのリソースにアクセスするすべてのユーザーが利用できます。
• ユーザーが Upgrade Assistant のリソース一覧を下にスクロールすると、新しく表示されるリソースについて、キャッシュされた結果がまだ存在しない場合は、関連するコード候補を生成するための AIP 呼び出しが行われます。
• 必要に応じて、既存の AIP コード候補を開き、修正案を再生成を選択することで、リソースの既存のキャッシュ結果を上書きし、AIP に再度プロンプトを送信して新しいレスポンスを取得できます。

AIP を活用したコード候補のリソース使用量は、標準の AIP コンピューティング計測に基づいています。

AIP が候補を提供できないのはなぜですか？

次の場合、AIP は LLM が生成した候補を提供できない可能性があります。

• デフォルトブランチ（ほとんどの環境では master）でモデルのコードが見つからなかった場合です。最も可能性が高い原因は、このブランチが空であることです。デフォルトブランチでモデルに移動すると確認できます。Foundry がモデルのコードを見つけられない場合、コードを表示という選択肢は表示されません。
• モデルが目標に登録された TypeScript Functionである場合です。これらのモデルは、モデルページのモデル実行計画でタイプが foundryFunctionV2 と表示されることで識別できます。
• LLM の出力が正しくないため、AIP が候補の生成に失敗した可能性があります。ページを再読み込みしても問題が続く場合は、Palantir サポートにお問い合わせください。