要解决“Apache Beam：ParDo 和 ML 模型”并包含代码示例的问题，可以按照以下步骤进行：

1. 安装 Apache Beam 和相关依赖项。可以使用 pip 或 conda 安装 Apache Beam，并确保安装了所需的机器学习库，如 TensorFlow 或 PyTorch。

2. 导入所需的库和模块。根据你的需求，导入 Apache Beam、TensorFlow 或 PyTorch 等库和模块。

3. 创建一个 ParDo 函数来应用 ML 模型。在 Apache Beam 中，ParDo 是用于处理数据的函数。你可以创建一个 ParDo 函数来应用你的机器学习模型。

下面是一个使用 TensorFlow 的示例代码：

import apache_beam as beam
import tensorflow as tf

class ApplyModelDoFn(beam.DoFn):
    def __init__(self, model_path):
        self.model_path = model_path
        self.model = None

    def setup(self):
        self.model = tf.keras.models.load_model(self.model_path)

    def process(self, element):
        # 在这里应用你的 ML 模型
        predictions = self.model.predict(element)
        # 返回处理后的结果
        yield predictions

# 创建一个 Apache Beam 流水线
with beam.Pipeline() as p:
    # 从数据源读取数据
    data = p | beam.io.ReadFromText('data.txt')

    # 应用 ML 模型
    model_output = data | beam.ParDo(ApplyModelDoFn('model.h5'))

    # 将处理后的结果写入输出
    model_output | beam.io.WriteToText('output.txt')

在上面的示例中，我创建了一个名为 ApplyModelDoFn 的自定义 DoFn 函数，它加载了一个 TensorFlow 模型并将输入数据应用于模型。然后，使用 Apache Beam 的 ParDo 函数将数据流式传递给 ApplyModelDoFn 函数，并将处理后的结果写入输出文件。

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的具体需求来自定义 ParDo 函数和 ML 模型的应用。