# DRUM CLIツール

> DRUM CLIツール - DataRobot Model Runner is a tool that allows you to work with and test Python, R, and
> Java custom models and custom tasks.

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## Primary page

- [DRUM CLIツール](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [UbuntuのDRUM](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md#drum-on-ubuntu): In-page section heading.
- [MacのDRUM](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md#drum-on-mac): In-page section heading.
- [MacにDRUMをインストール](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md#install-drum-mac): In-page section heading.
- [MacでDRUMを使用](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md#use-drum-on-mac): In-page section heading.
- [WSL2があるWindowsのDRUM](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md#drum-on-windows-with-wsl2): In-page section heading.
- [Linux（WSL）を有効化](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md#enable-linux-wsl): In-page section heading.
- [pyenvをインストール](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md#install-pyenv): In-page section heading.
- [WindowsにDRUMをインストール](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md#install-drum-on-windows): In-page section heading.
- [Docker Desktopをインストール](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md#install-docker-desktop): In-page section heading.
- [WindowsにDRUMをインストール](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md#use-drum-on-windows): In-page section heading.

## Documentation content

DataRobotユーザーモデル（DRUM）CLIは、Python、R、Javaのカスタムモデルを操作し、DataRobotにアップロードする前に [カスタムタスク](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-tasks.html.md) 、 [カスタムモデル](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/custom-models/index.html.md) 、および [カスタム環境](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/custom-models/custom-model-environments/custom-environments.html.md) をローカルですばやくテストできるツールです。 DataRobot内部のタスクとモデルを実行するためにも使用されるため、DRUMでローカルテストを渡す場合、DataRobotと互換性があります。 [PyPI](https://pypi.org/project/datarobot-drum/) からDRUMをダウンロードし、 [DRUMのGitHubリポジトリにアクセス](https://github.com/datarobot/datarobot-user-models/) できます。

DRUMでは以下の操作も可能です。

- モデルのパフォーマンスとメモリー使用量のテストを実行する。
- モデルの検定テストを実行する（コーナーケースでのモデルの機能のチェックなど（null値補完など））。
- Dockerコンテナでモデルを実行します。

DRUMは、 [Ubuntu](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md#drum-on-ubuntu) 、 [Windows](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md#drum-on-windows-with-wsl2) 、 [MacOS](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md#drum-on-mac) にインストールできます。

> [!NOTE] 備考
> DRUMはWindowsまたはMacで定期的にテストされません。 これらのステップはマシンの設定によって異なる場合があります。

## UbuntuのDRUM

以下に、DRUMのインストールワークフローを示します。 先に進む前に、言語の前提条件を考慮してください。

| 言語 | 前提条件 | インストールコマンド |
| --- | --- | --- |
| Python | Python 3が要件です。 | pip install datarobot-drum |
| Java | JRE ≥ 11 | pip install datarobot-drum |
| R | Python ≥ 3.6Rフレームワークインストール済み。なお、drumはRの実行にrpy2パッケージを使用します（最新バージョンがデフォルトでインストールされます）。 互換性のためにrpy2およびpandasのバージョンを調整する必要がある場合があります。 | pip install datarobot-drum[R] |

PythonおよびJavaモデルをサポートするDRUMをインストールするには、次のコマンドを使用します。

```
pip install datarobot-drum 
```

RモデルをサポートするDRUMをインストールするには：

```
pip install datarobot-drum[R] 
```

> [!NOTE] 備考
> Conda環境を使用中の場合は、wheelを `--no-deps` フラグでインストールします。 Conda環境に依存関係が必要な場合は、Condaツールを使用してインストールします。

## MacのDRUM

以下の手順は、 `conda` （他のツールを使用する場合もありますが）でDRUMをインストールして、DRUMでタスクをローカルでテストする方法について説明します。 はじめに、DRUMには以下が必要です：

- condaのインストール。
- 3.7+のPython環境（Rにも必要）。

### MacにDRUMをインストール

1. Python 3.7+で仮想環境を作成してアクティブ化します。 3.8のターミナルで、以下を実行します。 condacreate-nDR-custom-taskspython=3.8-y
condaactivateDR-custom-tasks
2. DRUMをインストール： condainstall-cconda-forgeuwsgi-y
pipinstalldatarobot-drum
3. 環境を設定するには、Docker Desktopをインストールし、タスクを実行するDataRobotドロップイン環境をGitHubからダウンロードします。 この推奨手順により、ローカルとDataRobot内部の両方で同じ環境でタスクを実行できるようにします。 また、ローカルpython環境でタスクを実行する場合、カスタムタスクで使用されるパッケージをDRUMと同じ環境にインストールします。

### MacでDRUMを使用

タスクをローカルでテストするには、 `drum fit` コマンドを実行します。 たとえば、二値分類プロジェクトで以下の操作を行います。

1. conda環境DR-custom-tasksがアクティブ化されることを確認します。
2. drum fitコマンドを実行します（< >ブラケット内のプレースホルダーフォルダー名を実際のフォルダー名に置き換えます）： drum fit --code-dir <folder_with_task_content> --input <test_data.csv>  --target-type binary --target <target_column_name> --docker <folder_with_dockerfile> --verbose 例： drum fit --code-dir datarobot-user-models/custom_tasks/examples/python3_sklearn_binary --input datarobot-user-models/tests/testdata/iris_binary_training.csv --target-type binary --target Species --docker datarobot-user-models/public_dropin_environments/python3_sklearn/ --verbose

> [!TIP] ヒント
> 詳細については、コマンドラインに `drum fit --help` を入力して、利用できるパラメーターを表示します。

## WSL2があるWindowsのDRUM

DRUMは、最新のバージョンでサポートされ、WindowsマシンにLinux OSを簡単にインストールして実行できるネイティブ拡張であるWSL2（Windows Subsystem for Linux）でWindows 10または11で実行できます。 WSLを使用して、WindowsのIDEでカスタムタスクとカスタムモデルをローカルで開発し、Linuxコマンドラインを介してDRUMを使用して同じマシンですぐにテストして実行できます。

> [!TIP] ヒント
> Windows 11へのWSLのインストールとUbuntuの更新の手順については、この [YouTube動画](https://www.youtube.com/watch?v=wWFI2Gxtq-8) を参照してください。

WindowsDRUMインストールを完了するには、以下のフェーズが必要です。

1. WSLを有効にする
2. pyenvをインストール
3. DRUMをインストール：
4. Docker Desktopをインストール

### Linux（WSL）を有効化

1. コントロールパネル > Windows機能をオンまたはオフにするから、Windows Subsystem for Linuxをチェックします。 変更を作成した後、再起動を促すプロンプトが表示されます。
2. Microsoftストアを開き、クリックしてUbuntuを取得します。
3. Ubuntuをインストールし、起動プロンプトから起動します。 Unixユーザー名とパスワードを入力してインストールを完了します。 資格情報を使用できますが、今後必要となるため必ず記録してください。

WindowsスタートメニューからUbuntuにいつでもアクセスできます。 /mnt/c/ の下のCドライブ上のファイルにアクセスします。

### pyenvをインストール

WSL内のUbuntuにPythonまたは仮想環境がインストールされているため、macOSとLinuxで使用されるPythonバージョン管理プログラムである `pyenv` をインストールする必要があります。 （複数のPython環境の管理については、 [こちら](https://codeburst.io/how-to-install-and-manage-multiple-python-versions-in-wsl2-1131c4e50a58) をご覧ください。）

Ubuntuターミナルで、行ごとに以下の コマンド を実行します（コメントは無視できます）。

```
cd $HOME
sudo apt update --yes
sudo apt upgrade --yes

sudo apt-get install --yes git
git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv

#add pyenv to bashrc
echo '# Pyenv environment variables' >> ~/.bashrc
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo '# Pyenv initialization' >> ~/.bashrc
echo 'if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then' >> ~/.bashrc
echo '  eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
echo 'fi' >> ~/.bashrc

#restart shell
exec $SHELL

#install pyenv dependencies (copy as a single line)
sudo apt-get install --yes libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libgdbm-dev lzma lzma-dev tcl-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblzma-dev wget curl make build-essential python-openssl

#install python 3.7 (it can take awhile)
pyenv install 3.7.10 
```

### WindowsにDRUMをインストール

DRUMをインストールするには、まずDRUMを実行するPython環境を設定し、その環境にDRUMをインストールします。

1. pyenv環境を作成してアクティブ化します。 cd$HOMEpyenvlocal3.7.10
.pyenv/shims/python3.7-mvenvDR-custom-tasks-pyenvsourceDR-custom-tasks-pyenv/bin/activate
2. その環境にDRUMとその依存をインストールします。 pipinstalldatarobot-drumexec$SHELL
3. DRUMが実行されるコンテナ環境をGithubからダウンロードします。 git clone https://github.com/datarobot/datarobot-user-models

### Docker Desktopをインストール

`pyenv` 環境でDRUMを直接実行できますが、Dockerコンテナで実行することをお勧めします。 この推奨手順により、ローカルとDataRobot内部の両方で同じ環境でタスクを実行できるようにし、インスト－ルを簡素化します。

1. デフォルトのインストールステップに従って、Docker Desktopをダウンロードしてインストールします。
2. Windows PowerShellを開いて以下を実行することにより、UbuntuバージョンWSL2を有効化します。 wsl.exe--set-versionUbuntu2wsl--set-default-version2 備考更新をダウンロードしてインストールする必要がある場合があります。 PowerShellの指示に従うと、変換完了メッセージが表示されます。
3. UbuntuからDocker Desktopへのアクセスを有効化します。

### WindowsにDRUMをインストール

1. コマンドラインからUbuntuターミナルを開きます。
2. 以下のコマンドを使用して環境をアクティブ化します。 cd $HOME
source DR-custom-tasks-pyenv/bin/activate
3. Ubuntuターミナルウィンドウでdrum fitコマンドを実行します（< >ブラケット内のプレースホルダーフォルダー名を実際のフォルダー名に置き換えます）。 drum fit --code-dir <folder_with_task_content> --input <test_data.csv>  --target-type binary --target <target_column_name> --docker <folder_with_dockerfile> --verbose 例： drum fit --code-dir datarobot-user-models/custom_tasks/examples/python3_sklearn_binary --input datarobot-user-models/tests/testdata/iris_binary_training.csv --target-type binary --target Species --docker datarobot-user-models/public_dropin_environments/python3_sklearn/ --verbose