大規模なデータセットの予測¶
ファイルサイズ制限は予測方法によって異なります。大規模なデータセットの予測には、バッチ予測APIまたはリアルタイム予測APIを使用します。
次の例に、バッチ予測APIを使用して大規模データセットの予測を作成する方法を示します。 リアルタイム予測に関する予測APIを参照してください。
この例では、予測データセットはAIカタログに保存されます。 バッチ予測APIは、他の場所からのデータでの予測もサポートします。 AIカタログからのデータセットでの予測では、データセットのスナップショットを取得する必要がある点に注意してください。
バッチ予測APIを使用するには、すべてのAPIリクエストのヘッダーで送信されるAPIキーに加えて以下の項目が必要です。
<deployment_id>: 予測を作成するために使用するモデルのデプロイID。<dataset_id>: モデル<deployment_id>で使用されるスナップショット取得済みAIカタログのデータセットID。
以下の手順は、batchPredictionsAPIエンドポイントを使用して100MB以上のファイルで作業する方法を示します。 以下は手順のサマリーです。
- デプロイ済みモデルおよび使用するデータセットを示すBatchPredictionジョブを作成します。
- BatchPredictionジョブのステータスで完了するのを確認します。
- 結果をダウンロードします。
1. バッチ予測ジョブを作成する¶
POST https://app.datarobot.com/api/v2/batchPredictions
サンプルリクエスト：
{
"deploymentId": "<deployment_id>",
"intakeSettings": {
"type": "dataset",
"datasetId": "<dataset_id>"
}
}
Sample time series request (requires enabling the time series product and the Batch Predictions for time series preview flag):
{
"deploymentId": "<deployment_id>",
"intakeSettings": {
"type": "dataset",
"datasetId": "<dataset_id>"
},
"timeseriesSettings": {
"type": "forecast"
}
}
応答の例：
応答のlinks.selfプロパティには、次の2つの手順で使用するURLが含まれています。
{
"status": "INITIALIZING",
"skippedRows": 0,
"failedRows": 0,
"elapsedTimeSec": 0,
"logs": [
"Job created by user@example.com from 10.1.2.1 at 2020-02-19 22:41:00.865000"
],
"links": {
"download": null,
"self": "https://app.datarobot.com/api/v2/batchPredictions/a1b2c3d4x5y6z7/"
},
"jobIntakeSize": null,
"scoredRows": 0,
"jobOutputSize": null,
"jobSpec": {
"includeProbabilitiesClasses": [],
"maxExplanations": 0,
"predictionWarningEnabled": null,
"numConcurrent": 4,
"thresholdHigh": null,
"passthroughColumnsSet": null,
"csvSettings": {
"quotechar": "\"",
"delimiter": ",",
"encoding": "utf-8"
},
"thresholdLow": null,
"outputSettings": {
"type": "localFile"
},
"includeProbabilities": true,
"columnNamesRemapping": {},
"deploymentId": "<deployment_id>",
"abortOnError": true,
"intakeSettings": {
"type": "dataset",
"datasetId": "<dataset_id>"
},
"includePredictionStatus": false,
"skipDriftTracking": false,
"passthroughColumns": null
},
"statusDetails": "Job created by user@example.com from 10.1.2.1 at 2020-02-19 22:41:00.865000",
"percentageCompleted": 0.0
}
links.selfプロパティhttps://app.datarobot.com/api/v2/batchPredictions/a1b2c3d4x5y6z7/は、次の手順2のGET呼び出しの特徴量<batch_prediction_job_status_url>です。
2. バッチ予測ジョブのステータスを確認します。¶
GET <batch_prediction_job_status_url>
応答の例：
{
"status": "INITIALIZING",
"skippedRows": 0,
"failedRows": 0,
"elapsedTimeSec": 352,
"logs": [
"Job created by user@example.com from 10.1.2.1 at 2020-02-19 22:41:00.865000",
"Job started processing at 2020-02-19 22:41:16.192000"
],
"links": {
"download": "https://app.datarobot.com/api/v2/batchPredictions/a1b2c3d4x5y6z7/download/",
"self": "https://app.datarobot.com/api/v2/batchPredictions/a1b2c3d4x5y6z7/"
},
"jobIntakeSize": null,
"scoredRows": 1982300,
"jobOutputSize": null,
"jobSpec": {
"includeProbabilitiesClasses": [],
"maxExplanations": 0,
"predictionWarningEnabled": null,
"numConcurrent": 4,
"thresholdHigh": null,
"passthroughColumnsSet": null,
"csvSettings": {
"quotechar": "\"",
"delimiter": ",",
"encoding": "utf-8"
},
"thresholdLow": null,
"outputSettings": {
"type": "localFile"
},
"includeProbabilities": true,
"columnNamesRemapping": {},
"deploymentId": "<deployment_id>",
"abortOnError": true,
"intakeSettings": {
"type": "dataset",
"datasetId": "<dataset_id>"
},
"includePredictionStatus": false,
"skipDriftTracking": false,
"passthroughColumns": null
},
"statusDetails": "Job started processing at 2020-02-19 22:41:16.192000",
"percentageCompleted": 0.0
}
links.downloadプロパティhttps://app.datarobot.com/api/v2/batchPredictions/a1b2c3d4x5y6z7/download/は、次の手順3のGET呼び出しの特徴量<batch_prediction_job_download_url>です。
3. バッチ予測ジョブの結果をダウンロードします。¶
ジョブのステータスがエラーなしでCOMPLETED（完了）になるまで上記のステータスURLのポーリングを続けます。 この時点で予測をダウンロードできます。
GET <batch_prediction_job_download_url>