# カスタムモデルの依存関係を管理

> カスタムモデルの依存関係を管理 - これらの依存関係をワークショップから管理し、モデルコードをサポートするように基本のドロップイン環境を更新する方法を説明します。

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## Primary page

- [カスタムモデルの依存関係を管理](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/custom-models/custom-model-workshop/custom-model-dependencies.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

カスタムモデルには、モデルコードにさまざまな機械学習ライブラリを含めることができますが、DataRobotで提供されるすべての [ドロップイン環境](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/custom-models/custom-model-environments/drop-in-environments.html.md) がすべてのライブラリをネイティブにサポートするわけではありません。 ただし、これらの依存関係をワークショップから管理し、モデルコードをサポートするように基本のドロップイン環境を更新することができます。 モデルの依存関係を管理するには、カスタムモデルの一部としてアップロードされた `requirements.txt` ファイルを含める必要があります。 テキストファイルは、モデルコードで使用される機械学習ライブラリを示す必要があります。

たとえば、CaretおよびXGBoostライブラリを使用するカスタムRモデルを考えてみます。 このモデルがワークショップに追加され、Rドロップイン環境が選択されている場合、基本環境はCaretのみをサポートし、XGBoostはサポートしません。 これに対処するには、 `requirements.txt` を編集してCaretとXGBoostの依存関係を含めます。 要件ファイルを編集し再アップロードすると、基本環境にはXGBoostが含まれ、環境内でモデルを使用できるようになります。

> [!NOTE] 重要
> カスタムモデルの依存関係は、 [DRUM](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md) を用いてローカルでモデルをテストするときには適用されません。

モデルタイプに応じて、以下を `requirements.txt` にリストします。

- Rモデルの場合、機械学習ライブラリの依存関係をリストします。
- Pythonモデルの場合、依存関係およびライブラリのバージョン制限をリストします。 サポートされる制約タイプには、<、<=、==、>=、>が含まれます。また、単一のエントリで複数の制約を発行できます（pandas >= 0.24, < 1.0など）。

要件ファイルを更新して依存関係と制約を含めた後、カスタムモデルの アセンブル タブに移動します。 モデル > コンテンツ ヘッダーの下でファイルをアップロードします。 モデルの依存関係 フィールドが更新され、ファイルにリストされている依存関係と制約が表示されます。

アセンブル タブから、 モデル環境 ヘッダーの下で基本ドロップイン環境を選択します。 モデルの依存関係を考慮するために新しい環境を構築する必要があることを注意するメッセージが表示されます。 ビルド環境 を選択すると、必要なライブラリと制約が基本環境にインストールされます。

基本環境が更新されると、その環境でカスタムモデルを使用できるようになり、テスト、デプロイ、または登録できるようになります。