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。クライアントパッケージを利用するクライアントドキュメントを参照する
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。 Rパッケージを利用する Rクライアントドキュメントを参照する
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。

Python
- PyPiの現在のクライアント。
- PyPiのアーカイブされたクライアント。
- ReadTheDocsのドキュメント。ページの左下にあるバージョンセレクターを使用すると、過去のバージョンが表示されます。
R
- CRANの現在のクライアントとドキュメント。
- アーカイブされたクライアントとドキュメント（クライアントにドキュメントを含む）。

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 （一般提供） v2.31.2 （プレビュー）
v9.0	v3.1	v2.29 （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¶

v7.3v7.2v7.1v7.0

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¶

v6.3v6.2v6.1v6.0

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¶

v5.3v5.2v5.1v5.0

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¶

v4.5v4.4v4.3.1v4.3v4.2v4.0

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¶

v3.1v3.0

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¶

v2.9v2.8

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 April 2, 2024

このページは役に立ちましたか？

ありがとうございます。どのような点が役に立ちましたか？

より良いコンテンツを提供するには、どうすればよいでしょうか？

アンケートにご協力いただき、ありがとうございました。