# カスタムモデルの開発

> カスタムモデルの開発 - エクスペリメントワークフローに追加できるカスタムモデル開発のアクセラレーター。

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## Primary page

- [カスタムモデルの開発](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/accelerators/custom-model-dev/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

| トピック | 説明 |
| --- | --- |
| カスタムモデルの作成およびデプロイ | DataRobotのPythonクライアントを使用して、カスタム推論モデルを作成、デプロイ、監視します。 カスタムモデルワークショップを使用して、モデルアーティファクトをアップロードして、DataRobotの一元化されたデプロイハブにカスタム推論モデルを作成、テスト、およびデプロイすることができます。 |
| Composable MLでのカスタムブループリント | ブループリントワークショップを使用して、リーダーボード上のモデルをカスタマイズします。 |
| GraphSAGEを使用したカスタムトランスフォーマー | 表形式のデータセットをグラフ表現に変換し、GraphSAGEベースのニューラルネットワークをトレーニングして、DataRobotのカスタムトランスフォーマーとしてソリューションをパッケージ化します。 |
| Google Geminiの連携 | Google Gemini LLMに基づくStreamlitアプリケーションを実装し、Google Gemini Enterprise Agent Platform（以前のVertex AI）と統合されたDataRobotプラットフォームでホストします。 |
| GINでの金融詐欺の検出 | DRUMを使用して、Graph Isomorphism Network (GIN)をDataRobotのカスタムモデルタスクとして連携します。 |
| GCPでのLlama 2 | コストの比較、インフラストラクチャの詳細、DataRobotのカスタムモデルフレームワークとの統合を目的として、Google Cloud PlatformでLlama 2をホストします。 |
| LLMカスタム推論テンプレート | LLMカスタム推論モデルテンプレートを使用すると、Azure OpenAI、Google、AWSなどの「batteries-included」LLMとともに、独自のLLMをデプロイして高速化できます。 |
| GCPでのMistral 7B | インフラストラクチャのセットアップ、コストの検討、監視とデプロイのためのDataRobotの統合を目的として、Google Cloud PlatformでMistral 7Bをホストします。 |
| 強化学習 | Q学習アルゴリズムに基づくモデルを実装します。 |
| スコアリングコードのマイクロサービス | 段階的な手順に従い、スコアリングコードをマイクロサービスに埋め込み、顧客インフラストラクチャにデプロイするためのDockerコンテナとして準備します（自己管理またはハイパースケーラー管理のK8sを使用できます）。 |
| ハイパーパラメーターのチューニングによるカスタムモデル指標の最適化 | カスタム損失関数と高度なハイパーパラメーターチューニングを使用して、DataRobotモデルを改善します。 |