予測入力オプション¶

予測 > ジョブ定義タブまたはバッチ予測APIを使用して、予測ソースを設定できます。 このトピックでは、UIとAPIの両方の取り込みオプションについて説明します。

カスタムCSV形式を使用中の場合は、CSVを処理するすべての入力オプションはその形式に従います。

ローカルファイルストリーミング¶

ローカルファイルの取込みには、特別なオプションはありません。 この取込みオプションでは、ジョブデータのcsvUploadリンクで指定されたURLへのPUTリクエストを使用して、ジョブのスコアリングデータをアップロードする必要があります。 ジョブが開始されます（または、予測インスタンスが既に使用されている場合は、ジョブが処理キューに入れられます）。

選択した予測インスタンスキューのその他のキュージョブがない場合は、アップロード中でもスコアリングが開始されます。

このユースケースを参照してください。

マルチパートアップロード¶

ローカルファイルの取込み処理では、csvUploadパラメーターで指定されたURLに、PUTリクエストを使用して、ジョブのスコアリングデータをアップロードする必要があるため、デフォルトでは、単一のPUTリクエストがジョブを開始します（予測インスタンスが占有されている場合は、処理のためにキューに入れます）。 バッチ予測のマルチパートアップロードを使用すると、デフォルトの動作をオーバーライドして、複数のファイルからスコアリングデータをアップロードできます。 このアップロードプロセスでは、複数のPUTリクエストの後に単一のPOSTリクエスト（finalizeMultipart）を必要とし、手動でマルチパートアップロードを完了させます。 この機能は、低速接続で大規模なデータセットをアップロードしたい場合や、ネットワークが頻繁に不安定になる場合に役立ちます。

マルチパートアップロードのエンドポイント¶

この機能により、次のマルチパートアップロードのエンドポイントがバッチ予測APIに追加されます。

ローカルファイルの取り込み設定¶

ローカルファイルアダプターの取り込み設定により、バッチ予測APIのマルチパートアップロードをサポートする2つの新しいプロパティが追加されました。

マルチパート取り込み設定¶

新しいマルチパートアップロードのワークフローを有効にするには、次のサンプルリクエストに示すように、localFileアダプターのintakeSettingsを設定します。

{
    "intakeSettings": {
        "type": "localFile",
        "multipart": true
    }
} 

これらのプロパティでは、ローカルファイルのアップロードワークフローを変更するため、以下を行う必要があります。

• 任意の数の連番ファイルをアップロードします。

• アップロードが完了すると、必要なすべてのファイルが正常にアップロードされたことを示します。

非同期取り込み設定¶

非同期を有効にして新しいマルチパートアップロードのワークフローを有効にするには、次のサンプルリクエストに示すように、localFileアダプターのintakeSettingsを設定します。

{
    "intakeSettings": {
        "type": "localFile",
        "multipart": true,
        "async": false
    }
} 

バッチ予測の特徴量とは、最初のファイルアップロードでスコアリングジョブが開始され、特定の予測インスタンスに対して一度に1つのバッチ予測ジョブのみを実行できるということです。 この機能は、低速接続で大規模なデータセットをアップロードする場合に問題が発生する可能性があります。 このような場合、クライアントのアップロード速度によってボトルネックが発生し、他のジョブの処理がブロックされる可能性があります。 この潜在的なボトルネックを回避するために、上記の例に示すようにasyncにfalseを設定できます。 この設定により、バッチ予測ジョブのキューへの送信が延期されます。

"async": falseの場合、ジョブがバッチ予測キューに入るポイントは、multipart設定によって異なります。

• "multipart": trueの場合、ジョブはPOSTリクエストの後にキューに送信され、finalizeMultipartを解決します。

• "multipart": falseの場合、最初のファイル取り込みPUTリクエストが解決された後、ジョブはキューに送信されます。

マルチパートアップロードリクエストの例¶

3部構成のマルチパートバッチ予測ジョブをアップロードするために必要なバッチ予測APIリクエストは次のようになります。

PUT /api/v2/batchPredictions/:id/csvUpload/part/0/

PUT /api/v2/batchPredictions/:id/csvUpload/part/1/

PUT /api/v2/batchPredictions/:id/csvUpload/part/2/

POST /api/v2/batchPredictions/:id/csvUpload/finalizeMultipart/ 

アップロードされた各部分は、ヘッダー付きの完全なCSVファイルです。

マルチパートアップロードの中止¶

終了したくないマルチパートアップロードを開始する場合は、既存のbatchPredictions中止ルートへのDELETEリクエストを使用できます。

DELETE /api/v2/batchPredictions/:id/ 

HTTPスコアリング¶

クラウドストレージアダプターに加えて、バッチ予測を通常のURLに指定すると、DataRobotがデータをストリーミングしてスコアリングしてくれます。

URLには、オプションで次のようなユーザー名とパスワードを含めることができます。https://username:password@example.com/datasets/scoring.csv

httpアダプタは、S3、Azure、またはGCPの署名済みURLからデータを取り込むために使用できます。

JDBCスコアリング¶

DataRobotは、バッチ予測のJDBCと互換性のあるデータベースからの読み取りをサポートしています。 バッチ予測APIでJDBCを使用するには、入力タイプとしてjdbcを指定します。 PUTリクエストにはファイルが必要ないため、予備検定がうまく行った場合は、スコアリングは直ちに開始され、ジョブは「実行中」に移行します。 これをサポートするために、このバッチ予測APIは外部データソースおよびデータ資格情報に安全に保存された資格情報を使用して統合します。

次の表で説明するように、予測 > ジョブ定義タブまたはバッチ予測API（intakeSettings）を使用してデータソースの詳細を提供します。

完全なAPI例については、例セクションを参照してください。

許可対象の送信元IPアドレス¶

DataRobotから開始される接続は、許可されたIPアドレスから行われます。 許可対象の送信元IPアドレスで全リストをご覧ください。

SAP Datasphereスコアリング¶

SAP Datasphereをスコアリングに使用するには、次の表で説明するように、予測 > ジョブ定義タブまたは バッチ予測API（intakeSettings）を使用してデータソースの詳細を指定します。

Trino scoring¶

To use Trino, supply data source details using the Predictions > Job Definitions tab or the Batch Prediction API (intakeSettings) as described in the table below.

Azure Blob Storageスコアリング¶

大容量ファイルのためのスコアリングオプションは、Azureです。 Azure Blob Storageからスコアリングするには、Azure Connection Stringを使用してDataRobotで資格情報を設定する必要があります。

Azureの資格情報は暗号化されており、スコアリング時にAzureとの通信のにおいて、クライアントを設定する際にのみ解読されます。

Google Cloud Storageスコアリング¶

DataRobotは、Google Cloud Storageアダプターをサポートしています。 Google Cloud Storageからスコアリングを行うには、JSON形式のアカウントキーで構成される資格情報をDataRobotで設定する必要があります。

GCP資格情報は暗号化されており、スコアリング時にGCPとの通信において、クライアントを設定する際にのみ解読されます。

Amazon S3のスコアリング¶

大きいファイルの場合、入力にはS3を使用することが推奨されます。 DataRobotは、パブリックおよびプライベート両方のバケットからファイルを取り込むことができます。 Amazon S3からスコアリングするには、アクセスキー（IDとキー）およびセッショントークン（オプション）で構成される資格情報をDataRobotで設定する必要があります。

AWS資格情報は暗号化され、スコアリング時にAWSとの通信用にクライアントをセットアップするときにのみ解読されます。

BigQueryスコアリング¶

スコアリングにBigQueryを使用するには、次の表で説明するように、予測 > ジョブ定義タブまたはバッチ予測API（intakeSettings）を使用してデータソースの詳細を指定します。

完全なAPI例については、例セクションを参照してください。

Snowflakeスコアリング¶

To use Snowflake for scoring, supply data source details using the Predictions > Job Definitions tab or the Batch Prediction API (intakeSettings) as described in the table below.

完全なAPI例については、例セクションを参照してください。

Azure Synapseスコアリング¶

Synapseをスコアリングに使用するには、次の表で説明するように、予測 > ジョブ定義タブまたはバッチ予測API（intakeSettings）を使用してデータソースの詳細を指定します。

完全なAPI例については、例セクションを参照してください。

AIカタログ/データレジストリデータセットのスコアリング¶

AIカタログ/データレジストリデータセットから入力データを読み込む場合は、以下のオプションを使用できます。

ラングラーレシピデータセットのスコアリング¶

DataRobot NextGenワークベンチで作成したラングラーレシピの入力データを Snowflakeデータ接続から読み込むには、次のオプションを使用できます。