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Palantirのモデリングスイート製品は、ユーザーがモデルを開発、管理、および運用化することを可能にします。このページでは、ユーザーのニーズに合った適切なツールを選ぶために、異なる製品を比較しています。
| 製品 | 詳細 |
|---|---|
| Pipeline Builder | 大規模なポイントアンドクリックデータ変換 |
| Code Workspaces | JupyterLab®などの慣れ親しんだ環境でのインタラクティブなプロコードデータ分析と変換 |
| Python Transforms | FoundryのウェブベースのIDE、Code RepositoriesでのPySparkデータパイプライン開発 |
foundry_mlライブラリとデータセットを利用したモデルは、サンセット期間に入っており、2025年10月のPython 3.9の廃止とともに廃止される予定です。
palantir_modelsライブラリは、model adaptersの概念を使用して、Palantirプラットフォーム内でモデルを公開および利用するための柔軟なツールを提供します。
| ライブラリ | 詳細 |
|---|---|
palantir_models | Model Adaptersを通じてFoundryでモデルを公開および利用するための柔軟なライブラリ; プラットフォーム内で作成されたモデル、外部モデル、およびコンテナ化モデルをサポート |
foundry_ml | 2025年10月に廃止予定のレガシーモデル開発ライブラリ; foundry_mlを使用する必要がない限り、palantir_modelsを使用することを推奨 |
| 製品 | ライブラリサポート | 詳細 |
|---|---|---|
| Code Workspaces | palantir_models | Jupyter®ノートブックでのインタラクティブなモデル開発 |
| Code Repositories | palantir_models, foundry_ml (廃止まで) | ネイティブCI/CD機能とモデリングワークフローをサポートする強力なウェブベースのIDE; ノートブックほどインタラクティブではない |
| Code Workbooks | foundry_ml | Code Workbooksでのモデリングサポートはfoundry_mlモデルのみに限定されており、2025年10月に廃止予定 |
モデルは、データセット全体にわたる大規模なバッチ推論パイプラインを実行するために使用できます。
| 製品 | 詳細 | 注意点 |
|---|---|---|
| モデリングの目的 バッチ展開 | モデリングの目的からバッチ推論を設定でき、モデルリリース管理、アップグレード、評価などの広範なモデル管理機能を提供 | 複数出力モデルをサポートしない |
| Python transforms | Pythonトランスフォームで直接バッチ推論を実行可能 | 該当なし |
モデルは、Foundryの背後にあるREST APIに展開できます。モデルを展開することで、Foundry内外での利用が可能になります。
| 製品 | 詳細 |
|---|---|
| モデル直接展開 | 自動アップグレードモデル展開; 迅速な反復と展開に最適 |
| モデリングの目的 ライブ展開 | プロダクショングレードのモデリングプロジェクト管理; モデリングの目的は、モデルリリース管理、アップグレード、評価などのツールを提供 |
直接展開とモデリングの目的を通じた展開の違いについてさらに学びましょう。.
モデルを関数として公開することで、Workshop、Slate、Actionsおよびその他の下流アプリケーションでモデルを使用できるようになります。
| 製品 | 最適な用途 |
|---|---|
| 直接公開関数 | ノーコードでの関数作成 |
| Functions on Models | Typescript関数を使用してモデルを運用化し、オントロジーとのより深い統合を可能にする |