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アプリケーション内で をクリックすると、お使いのDataRobotバージョンに関する全プラットフォームドキュメントにアクセスできます。

DataRobot APIのリソース

DataRobotでは、DataRobotのプロジェクトを作成・管理するために、UIに代わるプログラム的な方法として、REST、Python、Rの各APIをサポートしています。 プロセスの自動化や、より迅速な反復処理が可能であり、スクリプトによる制御でDataRobotを使用できます。 このAPIは、モデリングと予測のための直感的なインターフェイスを提供します。 DataRobotでサポートされているRまたはPythonのクライアント、あるいは独自のカスタムコードでAPIを使用することができます。 クライアントは、Windows、UNIX、OS Xの各環境に対応しています。 さらに、予測APIとバッチ予測APIで予測を生成し、ブループリントワークショップでDataRobotのブループリントを構築できます。

以下のAPIドキュメントのセクションを参照して、ニーズに合った最適なリソースを見つけてください。

  • 新規ユーザーは、APIクイックスタートガイドを参照して環境を設定し、DataRobotのAPIを使い始めることができます。

  • APIユーザーガイドでは、一般的なデータサイエンスの問題に対処する機械学習ワークフローとユースケースの例を詳しく説明しています。

  • APIリファレンスでは、DataRobot REST API、Pythonクライアント、Rクライアント、ブループリントワークショップ、予測API、バッチ予測APIに関するドキュメントを提供しています。

APIクイックスタート

APIクイックスタートガイドを参照して、APIを使用するための環境を設定し、Python、R、およびcURLの例を見ながらサンプル問題に挑戦してみてください。

APIユーザーガイド

ユーザーガイドの各トピックを参照することで、一般的なデータサイエンスと機械学習のワークフローの詳細な例を入手できます。 APIユーザーガイドには、概要、Jupyterノートブック、およびタスクベースのチュートリアルが含まれています。

トピック 内容...
一般的なユースケース DataRobotのPythonクライアントを使用したよくあるユースケースと、機械学習ワークフローの概要を示すJupyterノートブックを確認します。
Pythonの例 一般的なデータサイエンスワークフローのPythonコードの例を参照します。
Rコードの例 一般的なデータサイエンスワークフローの概要を示すRコードの例を確認します。
REST APIコードの例 一般的なデータサイエンスワークフローの概要を示すREST APIコードの例を確認します。

リファレンスドキュメント

DataRobotには、以下のプログラムツールのリファレンスドキュメントが用意されています。

トピック 内容...
DataRobot REST API DataRobot REST APIでは、DataRobotのプロジェクトを作成・管理するために、UIに代わるプログラム的な方法を提供します。 DataRobotの顧客は 従来のREST APIドキュメントにアクセスすることもできます。 従来のREST APIドキュメントにアクセスするには、DataRobotアプリケーションにログインする必要があります。
Open API specification DataRobotのお客様は、DataRobot REST APIのOpenAPI仕様を参照できます。 DataRobotがクライアントを提供していない言語に対して、クライアントの生成を自動化するのに役立ちます。 OpenAPIに対応した各種自動化ツールにより、DataRobot REST APIの設計、実装、および連携テストを支援します。
Pythonクライアント Pythonクライアントライブラリを使用するためのインストール、設定、およびリファレンスドキュメントです。
Rクライアント Rクライアント:Rクライアントライブラリを使用するためのインストール、設定、およびリファレンスドキュメントです。
ブループリントワークショップ DataRobotのブループリントとそのタスクをプログラミングインターフェイスで構築および変更します。
予測API JSONまたはCSVの入力データをPOSTリクエストで送信することで、デプロイによる予測を生成します。
バッチ予測API バッチ予測API経由でデプロイした予測サーバーを使い、柔軟な入出力オプションで大規模データセットをスコアリングします。

AIアクセラレーター

AIアクセラレーターは、DataRobot APIを使用したモデルの実験、開発、運用を高速化するように設計されています。 機械学習プロジェクトの構築と提供を成功させるためのデータサイエンスの専門知識を、反復可能なコードファーストのワークフローとモジュール化されたビルディングブロックに体系化してパッケージ化したものです。 AIアクセラレーターはすぐに利用でき、選択したノートブックと連携し、ニーズに合わせて組み合わせることができます。

セルフマネージドAIプラットフォームAPIリソース

現在および過去のPythonおよびRクライアントと、ドキュメントにアクセスするには、次のリンクを使用します。

以下の表は、DataRobotのセルフマネージドAIプラットフォームバージョンに対応するDataRobotの SDKバージョンの概要を示しています。

セルフマネージドAIプラットフォームバージョン Python SDKバージョン R SDKバージョン
v9.1 v3.2
  • v2.18.4 (通常使用可能)
  • v2.31.2 (パブリックプレビュー)
v9.0 v3.1 v2.29 (パブリックプレビュー)
v8.0 v2.28 v2.18.2
v7.3 v2.27.3 v2.18.2
v7.2 v2.26.0 v2.18.2
v7.1 v2.25.1 v2.18.2
v7.0 v2.24.0 v2.18.2
v6.3 v2.23.0 v2.17.1
v6.2 v2.22.1 v2.17.1
v6.1 v2.21.5 v2.17.1
v6.0 v2.20.2 v2.17.1
v5.3 v2.19.0 v2.17.1
v5.2 v2.18.0 v2.17.1
v5.1 v2.17.0 v2.17.1
v5.0 v2.15.1 v2.15.0
v4.5 v2.14.2 v2.14.2
v4.4 v2.13.3 v2.13.1
v4.3 v2.11.2 v2.11.0
v4.2 v2.9.3 v2.9.0
v4.0 v2.8.3 v2.8.0
v3.1 v2.7.3 v2.7.1
v3.0 v2.6.2 v2.6.0
v2.9 v2.4.3 v2.4.0
v2.8 v2.0.37 v2.0.30

備考

バックエンドとクライアントは両方ともMajor.Minor.Patch(v2.3.1など)の​形式でバージョン管理を使用しますが、バックエンドのパッチバージョンとクライアントのパッチバージョンの間には何の関係もありません。 しかし、バックエンドバージョンには、クライアントバージョンと同等かそれ以上のmajor.minorバージョンが必要です。 たとえば、v2.2のクライアントは、v2.2またはv2.4のバックエンドと「通信」できますが、v2.0のバックエンドと共に使用することはできません。

インストールコマンド

以下のタブを使用して、PythonおよびRのインストールコマンドを表示します。 コマンドは、メジャーバージョン(v5.x、4.xなど)ごとにグループ化されています。

v8.0

Python: pip install "datarobot>=2.28,<2.29"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.18.2 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.18.2.tar.gz -C ~/datarobot_2.18.2

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.18.2/datarobot') 

v7.x

Python: pip install "datarobot>=2.27.4,<2.28"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.18.2 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.18.2.tar.gz -C ~/datarobot_2.18.2

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.18.2/datarobot') 

Python: pip install "datarobot>=2.26.0,<2.27"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.18.2 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.18.2.tar.gz -C ~/datarobot_2.18.2

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.18.2/datarobot')  

Python: pip install "datarobot>=2.25.1,<2.26"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.18.2 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.18.2.tar.gz -C ~/datarobot_2.18.2

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.18.2/datarobot')   

Python: pip install "datarobot>=2.24.0,<2.25.1"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.18.2 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.18.2.tar.gz -C ~/datarobot_2.18.2

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.18.2/datarobot')    

v6.x

Python: pip install "datarobot>=2.23,<2.24"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.17.1 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.17.1.tar.gz -C ~/datarobot_2.17.1

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.17.1/datarobot') 

Python: pip install "datarobot>=2.22.1,<2.23"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.17.1 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.17.1.tar.gz -C ~/datarobot_2.17.1

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.17.1/datarobot')  

Python: pip install "datarobot>=2.21.5,<2.22.1"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.17.1 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.17.1.tar.gz -C ~/datarobot_2.17.1

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.17.1/datarobot')   

Python: pip install "datarobot>=2.20.2,<2.21.5"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.17.1 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.17.1.tar.gz -C ~/datarobot_2.17.1

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.17.1/datarobot')    

v5.x

Python: pip install "datarobot>=2.19.0,<2.20"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.17.1 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.17.1.tar.gz -C ~/datarobot_2.17.1

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.17.1/datarobot')     

Python: pip install "datarobot>=2.18,<2.19"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.17.1 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.17.1.tar.gz -C ~/datarobot_2.17.1

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.17.1/datarobot')      

Python: pip install "datarobot>=2.17,<2.18"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.17.1 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.17.1.tar.gz -C ~/datarobot_2.17.1

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.17.1/datarobot')       

Python: pip install "datarobot>=2.15,<2.16"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.15.0 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.15.0.tar.gz -C ~/datarobot_2.15.0

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.15.0/datarobot') 

v4.x

Python: pip install "datarobot>=2.14,<2.15"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.14.0 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.14.0.tar.gz -C ~/datarobot_2.14.0

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.14.0/datarobot') 

Python: pip install "datarobot>=2.13,<2.14"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.13.0 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.13.0.tar.gz -C ~/datarobot_2.13.0

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.13.0/datarobot') 

Python: pip install "datarobot>=2.12,<2.13"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.12.1 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.12.1.tar.gz -C ~/datarobot_2.12.1

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.12.1/datarobot') 

Python: pip install "datarobot>=2.11,<2.12"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.11.0 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.11.0.tar.gz -C ~/datarobot_2.11.0

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.11.0/datarobot') 

Python: pip install "datarobot>=2.9,<2.10"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.9.0 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.9.0.tar.gz -C ~/datarobot_2.9.0

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.9.0/datarobot') 

Python: pip install "datarobot>=2.8,<2.9"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.8.0 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.8.0.tar.gz -C ~/datarobot_2.8.0

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.8.0/datarobot') 

v3.x

Python: pip install "datarobot>=2.7,<2.8"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.7.0 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.7.0.tar.gz -C ~/datarobot_2.7.0

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.7.0/datarobot') 

Python: pip install "datarobot>=2.8,<2.9"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.6.0 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.6.0.tar.gz -C ~/datarobot_2.6.0

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.6.0/datarobot') 

v2.x

Python: pip install "datarobot>=2.4,<2.5"

R:

mkdir -p ~/datarobot_2.4.0 && tar -xvzf ~/Downloads/datarobot_2.4.0.tar.gz -C ~/datarobot_2.4.0

install.packages('devtools') # (If you don't already have devtools on your system.)

devtools::install('~/datarobot_2.4.0/datarobot') 

Python: pip install "datarobot>=2.0,<2.1"

R: install.packages("datarobot", type="source")


更新しました February 8, 2024
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