デプロイの概要¶

ダッシュボードからデプロイを選択すると、DataRobotにそのデプロイの概要ページが開きます。 この概要ページは、デプロイを説明するモデルと環境固有のサマリー（デプロイを作成したときに入力した情報やモデルの置換アクティビティなど）を提供します。

詳細¶

概要タブの詳細セクションには、デプロイに関する情報が一覧表示されます。これには、デプロイのモデルおよび環境固有の情報が含まれます。 概要ページの上部で、デプロイ名と説明を表示できます。この情報を更新するには、編集アイコン をクリックします。

系統¶

The Lineage section provides visibility into the assets and relationships associated with a deployment. This section helps understand the complete context of a deployment, including the models, datasets, experiments, and other MLOps assets connected to it.

The Lineage section contains two tabs:

• Graph: An interactive, end-to-end visualization of the relationships and dependencies between MLOps assets. This DAG (Directed Acyclic Graph) view helps audit complex workflows, track asset lifecycles, and manage components of agentic and generative AI systems. The graph displays nodes (assets) and edges (relationships/connections), enabling the exploration of connections and navigation through the asset ecosystem.

• List: A list of the assets associated with a deployment, including registered models, model versions, experiments, datasets, and other related items. Each item displays its name, ID, creator, and creation date. Click View to open any related item, or use the list to quickly identify and access connected assets. For custom model deployments (including text generation, agentic workflows, vector databases, and MCP integrations), the list emphasizes registered models, custom model versions, and related training data.

グラフリスト

The Lineage section in the Overview tab includes a Graph view that provides an end-to-end visualization of the relationships and dependencies between your MLOps assets. This feature is essential for auditing complex workflows, tracking asset lifecycles, and managing the various components of agentic and generative AI systems.

The Graph view serves as a central hub for reviewing your systems. The lineage is presented as a Directed Acyclic Graph (DAG) consisting of nodes (assets) and edges (relationships).

When reviewing nodes, the asset you are currently viewing is distinguished by a purple outline. Nodes display key information such as ID, name (or version number), creator, and the last modification information (user and date).

When reviewing edges, solid lines represent concrete, persistent relationships within the platform, such as a registered model used to create a deployment. Dashed lines These are considered less reliable as they may change if a user modifies the underlying code or parameters. Arrows generally flow from the "ancestor" or container to the "descendant" or content (e.g., Registered model version to Deployment).

Inaccessible assets

If an asset exists but you do not have permission to view it, the node only displays the asset ID and is marked with an Asset restricted notice.

The view is highly interactive, allowing for deep exploration of your asset ecosystem. To interact with the graph area, use the following controls:

コントロール	説明
凡例	View the legend defining how lines correspond to edges.
and	Control the magnification level of the graph view.
	Reset the magnification level and center the graph view on the focused node.
	Open a fullscreen view of the related items lineage graph.
and	In fullscreen view, navigate the history of selected nodes (assets/nodes viewed ).

Graph area navigation

To navigate the graph, click and drag the graph area. To control the zoom level, scroll up and down.

To interact with the related item nodes, use the following controls when they appear:

コントロール	説明
	Navigate to the asset in a new tab.
	Open a fullscreen view of the related items lineage graph centered on the selected asset node.
	Copy the asset's associated ID.

One-to-many list view

If an asset is used by many other assets (e.g., one dataset version used for many projects), in the fullscreen view, the graph shows a preview of the 5 most recent items. Additional assets are viewable in a paginated and searchable list. If you don't have permission to view the ancestor of a paginated group, you can only view the 5 most recent items, without the option to change pages or search.

The Lineage section in the Overview tab also includes a List view. On the List tab, click Show more to reveal all related items. Each item in the list displays its name, ID, the user who created it, and the date it was created. Click View to open the related item. For custom model deployments (including text generation, agentic workflows, vector databases, and MCP integrations), the list emphasizes registered models, custom model versions, and related training data.

フィールド	説明
登録済みのモデル	デプロイに関連付けられた登録済みモデルの名前とID。 クリックすると、レジストリに登録されているモデルが開きます。
登録モデルのバージョン	デプロイに関連付けられた登録済みモデルバージョンの名前とID。 クリックすると、レジストリに登録されているモデルバージョンが開きます。
カスタムモデル情報
カスタムモデル	デプロイに関連付けられたカスタムモデルの名前、バージョン、およびID。 クリックすると、ワークショップが開き、カスタムモデルのアセンブルタブが表示されます。
カスタムモデルバージョン	デプロイに関連付けられたカスタムモデルバージョンのバージョンとID。 クリックすると、ワークショップが開き、カスタムモデルのバージョンタブが表示されます。
トレーニングデータセット	現在デプロイされているカスタムモデルの作成に使用されたトレーニングデータセットのファイル名とID。

Inaccessible related items

関連アイテムにアクセスできない場合、アイテムの行の末尾にロックアイコン が表示されます。

評価とモデレーション¶

When a text generation or agentic workflow model with guardrails is registered and deployed, you can view the Evaluation and moderation section on the deployment's Overview tab:

タグ¶

タグセクションで、+ 新規追加をクリックし、デプロイにタグ付けする各キーと値のペアの名前と値を入力します。 デプロイタグは、 ダッシュボードでデプロイを分類および検索するのに役立ちます。

ランタイムパラメーター¶

カスタムモデルデプロイの概要タブでは、ランタイムパラメーターセクションにアクセスできます。 Runtime parameters are injected into containers as standard environment variables, without requiring prefixes or JSON parsing for simple types, meaning that developers can retrieve parameters using standard Python methods (e.g., os.getenv) rather than relying on the datarobot-drum library and its associated dependencies. Parameters created via the Workshop UI persist and merge when you upload new code versions, ensuring a seamless development flow.

From this section, manage these parameters on an inactive deployment. To do this, first make sure the deployment is inactive, then, click Edit:

In the Runtime parameters table, edit the Value. To discard an individual change, click Revert changes.

If you edit any of the runtime parameters, to save your changes, click Save.

For more information on how to define runtime parameters and use them in custom model code, see the Define custom model runtime parameters documentation.

セットアップチェックリストと承認¶

組織に対してガバナンス管理機能が有効になると、デプロイの概要にセットアップチェックリストパネルが表示されます。 このチェックリストには、管理者が必要とする設定、チェックリストを構成する際に管理者が提供した追加のガイダンス、およびチェックリストの設定のステータス（有効になっていません、一部有効、または有効）が含まれています。 管理者にデプロイの承認を依頼する前に、このチェックリストの内容を確認してください。 チェックリストでタイルをクリックして、関連するデプロイ設定ページを開きます。

デプロイに設定済みの承認ポリシーが適用される場合、上図のように、デプロイはドラフト状態で作成され、承認ステータスは承認が必要ですです。 承認チェックリストを完了したら、デプロイの概要ページにあるデプロイのドラフト通知で承認をリクエストをクリックできます。

承認をリクエストをクリックすると、承認リクエストを送信ダイアログボックスが表示され、承認者への追加コメントを入力できます。 続いて、承認をリクエストをクリックしてリクエストを完了します。 承認されると、デプロイは自動的にドラフト状態から移行され、アクティブになります。

デプロイタブに、承認待ちのデプロイドラフトがドラフトタグと非アクティブタグで表示されます。