# カスタムモデルワークショップ

> カスタムモデルワークショップ - カスタム推論モデルを使用することで、独自に事前トレーニングされたモデルをDataRobotに導入することができます。DataRobotは、Python、R、およびJa
> vaなどの言語で構築されたモデルをサポートしています。

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## Primary page

- [カスタムモデルワークショップ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/custom-models/custom-model-workshop/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

> [!NOTE] 本機能の提供について
> カスタムモデルワークショップは、DataRobot MLOps専用の機能です。 この機能を有効にする方法については、DataRobotの担当者にお問い合わせください。

カスタムモデルワークショップでは、モデルアーティファクトをアップロードして、カスタム推論モデルを作成、テストし、一元化されたモデル管理およびデプロイハブにおよびデプロイできます。 カスタム推論モデルは、DataRobotのMLOps機能のほとんどをサポートする事前トレーニング済みのユーザー定義モデルです。 DataRobotは、Python、R、Javaを始めとするさまざまなコーディング言語で構築されたカスタム推論モデルをサポートします。 DataRobotの外部でモデルを作成し、モデルをDataRobotにアップロードする場合は、カスタムモデルワークショップでモデルコンテンツとモデル環境を定義する必要があります。

> [!NOTE] 重要
> カスタム推論モデルは、DataRobotのカスタムモデル_ではありません_。DataRobotの外部で作成された ユーザー定義 モデルであり、デプロイ、監視、およびガバナンスを利用するためにカスタムモデルワークショップで構築されます。 カスタムモデルワークショップを通じてDataRobotに取り込むモデルのローカル開発をサポートするために、 [DataRobot Model Runner](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md) は、DataRobotでの構築の前に、ローカルで推論モデルを構築、デバッグ、テスト、実行するためのツールを提供します。 ワークショップにカスタムモデルを追加する前に、 [カスタムモデル構築ガイドライン](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/index.html.md) を参照することをお勧めします。

以下のトピックでは、DataRobotでカスタムモデルアーティファクトを管理する方法について説明します。

| トピック | 説明 |
| --- | --- |
| カスタムモデルの作成 | カスタムモデルワークショップでカスタム推論モデルを作成する方法。 |
| カスタムモデルの依存関係を管理 | モデル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。 |
| カスタムモデルリソース使用量を管理 | モデルが消費するリソースを設定して、スムーズなデプロイを促進し、本番環境で発生する可能性のある環境エラーを最小限に抑える方法。 |
| カスタムモデルバージョンの追加 | 新しいパッケージバージョン、異なる前処理のステップ、更新されたハイパーパラメーターなどで、ファイルのコンテンツを更新した後で、モデルや環境の新しいバージョンを作成する方法。 |
| カスタムモデルにトレーニングデータを追加 | デプロイ用のカスタム推論モデルにトレーニングデータを追加する方法。 |
| リモートリポジトリのファイルをカスタムモデルに追加 | リモートリポジトリに接続し、カスタムモデルのファイルをカスタムモデルワークショップにプルする方法。 |
| DataRobotでのカスタムモデルのテスト | カスタムモデルワークショップでカスタム推論モデルをテストする方法。 |
| カスタムモデルを管理 | カスタムモデルとカスタムモデル環境を削除または共有する方法。 |
| カスタムモデルの登録 | モデルレジストリにカスタム推論モデルを登録する方法。 |
| 外部モデル用のカスタムモデルプロキシ | カスタムモデルワークショップで外部モデルにカスタムモデルプロキシを作成する方法。 |
| カスタムモデルのためのGitHub Actions | カスタムモデルのアクションを使用し、GitHub CI/CDのワークフローを通じて、DataRobotでカスタム推論モデルとそのデプロイを管理する方法。 |

DataRobotによって管理される予測サーバーにデプロイした後、 [API経由で予測を作成](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/predapi/legacy-predapi/dr-predapi.html.md) し、一連の機能を使用して [デプロイを監視](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/index.html.md) できます。