# ベクターデータベースの登録とデプロイ

> ベクターデータベースの登録とデプロイ -
> ベクターデータベースをプレイグラウンドからワークショップに送信して変更およびデプロイするか、現在のベクターデータベースのバージョンをコンソールに直接デプロイします。

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## Primary page

- [ベクターデータベースの登録とデプロイ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/vector-database/vector-dbs-register-deploy.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [ワークショップに送信](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/vector-database/vector-dbs-register-deploy.html.md#send-to-the-workshop): In-page section heading.
- [ベクターデータベースのバージョンをデプロイする](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/vector-database/vector-dbs-register-deploy.html.md#deploy-the-vector-database): In-page section heading.

## Documentation content

ベクターデータベース タブには、ユースケースに関連付けられているすべてのベクターデータベース（ [DataRobotがホストするものと接続されたもの](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/vector-database/vector-dbs.html.md#select-a-provider) ）が一覧表示されます。 DataRobotがホストするベクターデータベースの場合、エントリーには、親から派生したバージョンに関する情報が含まれます。ベクターデータベースのバージョニングの詳細については、 [バージョニング](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/vector-database/vector-versions.html.md) のセクションを参照してください。 接続されたベクターデータベースには1つのバージョンしかありませんが、そのバージョンに [データを追加](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/vector-database/update-connected-vdbs.html.md) できます。

**ベクターデータベースタブ:**
ベクターデータベース タブにある各ベクターデータベースについて、 アクションメニュー を使用すると、プロバイダーのタイプに応じて2つの方法でベクターデータベースを本番環境に送信できます。 例：

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/vector-db-register-deploy.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/vector-db-register-deploy.png)

**ベクターデータベースの詳細:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/vector-db-register-deploy-2.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/vector-db-register-deploy-2.png)


| 方法 | 説明 |
| --- | --- |
| ワークショップに送信 | ベクターデータベースをワークショップに送信して、変更およびデプロイします。 |
| このバージョンをデプロイ（DataRobotがホスト） | 選択した予測環境に最新バージョンのベクターデータベースをデプロイします。 |
| ベクターデータベースをデプロイ（接続） | 選択した予測環境にベクターデータベースをデプロイします。 |

## ワークショップに送信

プレイグラウンドからワークショップにベクターデータベースを送信するには、 ワークショップに送信 をクリックし、以下の情報を入力します。

**リソースバンドル:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/vector-db-send-to-workshop.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/vector-db-send-to-workshop.png)

**メモリー:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/vector-db-send-to-workshop-memory.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/vector-db-send-to-workshop-memory.png)


| フィールド | 説明 |
| --- | --- |
| メモリー | カスタム推論モデルに割り当てることのできるメモリーの最大量を決定します。 設定された最大値以上のメモリーが割り当てられたモデルはシステムによって排除されます。 この問題がテスト中に発生した場合、テストは失敗としてマークされます。 モデルのデプロイ時に発生した場合は、Kubernetesによってモデルが自動的に再起動されます。 |
| バンドル | プレビュー機能 組織で有効になっている場合、メモリーの代わりにリソースバンドルを選択します。 リソースバンドルを使用すると、さまざまなCPUおよびGPUハードウェアプラットフォームから選択して、ワークショップでカスタムモデルを構築およびテストできます。 |
| レプリカ | カスタムモデルの実行時にワークロードのバランスを取るために、並行して実行するレプリカの最大数を設定します。 レプリカの数を増やしても、カスタムモデルの速度に依存するため、パフォーマンスが向上しない場合があります。 |
| ネットワークアクセス | プレミアム機能。 カスタムモデルのエグレストラフィックを設定します。パブリック：デフォルト設定。 カスタムモデルは、パブリックネットワーク内の任意の完全修飾ドメイン名（FQDN）にアクセスして、サードパーティのサービスを利用できます。なし：カスタムモデルはパブリックネットワークから分離されているため、サードパーティのサービスにはアクセスできません。 パブリックネットワークアクセスが有効な場合、カスタムモデルはDATAROBOT_ENDPOINTおよびDATAROBOT_API_TOKEN環境変数を使用できます。 これらの環境変数は、 ドロップイン環境または DRUM上に構築された カスタム環境を使用するすべてのカスタムモデルで使用できます。 |

> [!NOTE] プレミアム機能：ネットワークアクセス
> _新しく_作成したカスタムモデルはすべて、デフォルトで パブリックネットワークにアクセス できます。ただし、2023年10月より前に作成されたカスタムモデルの新しいバージョンを作成した場合、その新しいバージョンは、パブリックアクセスを有効にする（アクセスを パブリック に設定する）まで、パブリックネットワークから隔離された（アクセスが なし に設定された）ままです。 パブリックアクセスを有効にすると、後続の各バージョンは、前のバージョンのパブリックアクセス定義を継承します。

> [!NOTE] プレビュー機能：リソースバンドル
> カスタムモデルのリソースバンドルとGPUリソースのバンドルは、デフォルトではオフになっています。 この機能を有効にする方法については、DataRobotの担当者または管理者にお問い合わせください。
> 
> 機能フラグ： リソースのバンドルを有効にする、カスタムモデルでGPUを使用した推論を有効にする（ プレミアム機能 ）

次に、 ワークショップに送信 をクリックします。 ベクターデータベースが正常に作成されると、ワークショップにリダイレクトされます。

## ベクターデータベースのバージョンをデプロイする

プレイグラウンドからコンソールにベクターデータベースをデプロイするには、 このバージョンをデプロイ （DataRobotがホスト）または ベクターデータベースをデプロイ （接続）をクリックして、以下の情報を入力します。

**リソースバンドル:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/vector-db-deploy.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/vector-db-deploy.png)

**メモリー:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/vector-db-deploy-memory.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/vector-db-deploy-memory.png)


| フィールド | 説明 |
| --- | --- |
| 予測環境を選択 | デプロイされたベクターデータベースの予測環境を決定します。 正しい予測環境（プラットフォーム：DataRobotサーバーレス）が選択されていることを確認します。 |
| メモリー | カスタム推論モデルに割り当てることのできるメモリーの最大量を決定します。 設定された最大値以上のメモリーが割り当てられたモデルはシステムによって排除されます。 この問題がテスト中に発生した場合、テストは失敗としてマークされます。 モデルのデプロイ時に発生した場合は、Kubernetesによってモデルが自動的に再起動されます。 |
| バンドル | プレビュー機能 組織で有効になっている場合、メモリーの代わりにリソースバンドルを選択します。 リソースバンドルを使用すると、さまざまなCPUおよびGPUハードウェアプラットフォームから選択して、ワークショップでカスタムモデルを構築およびテストできます。 |
| レプリカ | カスタムモデルの実行時にワークロードのバランスを取るために、並行して実行するレプリカの最大数を設定します。 レプリカの数を増やしても、カスタムモデルの速度に依存するため、パフォーマンスが向上しない場合があります。 |
| ネットワークアクセス | プレミアム機能。 カスタムモデルのエグレストラフィックを設定します。パブリック：デフォルト設定。 カスタムモデルは、パブリックネットワーク内の任意の完全修飾ドメイン名（FQDN）にアクセスして、サードパーティのサービスを利用できます。なし：カスタムモデルはパブリックネットワークから分離されているため、サードパーティのサービスにはアクセスできません。 パブリックネットワークアクセスが有効な場合、カスタムモデルはDATAROBOT_ENDPOINTおよびDATAROBOT_API_TOKEN環境変数を使用できます。 これらの環境変数は、 ドロップイン環境または DRUM上に構築された カスタム環境を使用するすべてのカスタムモデルで使用できます。 |

次に、 デプロイ をクリックします。 ベクターデータベースが正常にデプロイされると、コンソールにリダイレクトされます。

> [!NOTE] ベクターデータベースのデプロイでは、どのような監視が可能ですか？
> デプロイタイプが ベクターデータベース のデプロイでは、ベクターデータベースに関連するカスタム指標が自動的に生成されます。たとえば、Total Documents、Average Documents、Total Citation Tokens、Average Citation Tokens、VDB Score Latencyなどです。 ベクターデータベースのデプロイでは、サービス正常性の監視も可能です。 ベクターデータベースのデプロイでは、データ探索のために予測行レベルのデータが保存されることはありません。