# 外部モデルのデプロイ

> 外部モデルのデプロイ - モデルパッケージを登録してデプロイするか、外部モデルのトレーニングデータを直接アップロードして、外部モデルをデプロイする方法。

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## Primary page

- [外部モデルのデプロイ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/deploy-methods/deploy-external-model.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [登録された外部モデルのデプロイ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/deploy-methods/deploy-external-model.html.md#deploy-a-registered-external-model): In-page section heading.
- [トレーニングデータをアップロードして外部モデルをデプロイします。](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/deploy-methods/deploy-external-model.html.md#deploy-an-external-model-by-uploading-training-data): In-page section heading.
- [外部デプロイの設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/deploy-methods/deploy-external-model.html.md#configure-an-external-deployment): In-page section heading.
- [時系列スコアリングの予測データの設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/deploy-methods/deploy-external-model.html.md#configure-prediction-data-for-time-series-scoring): In-page section heading.

## Documentation content

外部インフラストラクチャ上で予測を行うモデルを監視するために、次のいずれかの方法を使用して外部（リモート）モデルをデプロイできます。

- 外部モデルパッケージをデプロイします 。
- 過去のトレーニングデータをアップロードして外部モデルをデプロイします 。

デプロイした後、 [監視エージェント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/mlops-agent/index.html.md) を使用して外部デプロイを監視できます。

## 登録された外部モデルのデプロイ

このセクションでは、登録された外部（リモート）モデルをデプロイする方法の概要を説明します。 進める前に、 モデルレジストリ に [外部モデルパッケージが登録](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/registry/reg-external-models.html.md) されていることを確認してください。

> [!NOTE] 重要
> 予測を送信するには、最初に [監視エージェント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/mlops-agent/index.html.md) を設定する必要があります。 設定情報については、エージェントの内部ドキュメントを参照してください。

登録済みのモデル ページから、いつでも登録済み外部モデルをデプロイできます。 そのためには、登録されているモデルバージョンを開く必要があります。

1. 登録済みのモデルページで、デプロイするモデルバージョンが含まれる登録済み外部モデルをクリックします。
2. 登録済みのモデルバージョンを開くには、次のいずれかを実行します。
3. バージョンヘッダーで、デプロイをクリックし、デプロイ設定を行います。
4. モデルをデプロイをクリックします。

## トレーニングデータをアップロードして外部モデルをデプロイします。

このセクションでは、過去に予測を行ったモデルのトレーニングデータをアップロードする方法について説明します。 過去の予測をデプロイインベントリにアップロードすると、過去のデータドリフトと精度の統計を分析できます。 [監視エージェント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/mlops-agent/index.html.md) を使用して外部デプロイを計測し、将来の予測を監視して、デプロイ後に [追加の過去の予測データを追加](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/deploy-methods/add-prediction-data-post-deploy.html.md) します。

トレーニングデータを使用してデプロイを作成するには：

1. デプロイに移動して、+ デプロイの追加リンクをクリックします。
2. トレーニングデータセットを追加ヘッダーの参照を選択し、ローカルファイルを選択して、XLSX、CSV、またはTXT形式のトレーニングデータをアップロードします。AIカタログからトレーニングデータを選択することもできます。
3. トレーニングデータセットを選択した後、トレーニングデータを使用したモデルに関する情報を指定します。 完了したら、デプロイの詳細に進むを選択して、デプロイの詳細を設定します。
4. デプロイ情報を追加しデプロイを実行します。

## 外部デプロイの設定

外部デプロイを作成したら、追加の設定には2つのオプションがあります。 以下を実行することが可能です。

- 過去の予測データをデプロイにアップロードして、過去のデータドリフトと精度を分析します。
- 予測 > モニタリングタブの監視コードスニペットを使用した監視エージェントでデプロイを設定し、将来の予測を監視します。

## 時系列スコアリングの予測データの設定

時系列予測では、 予測 タブでスコアリング用の予測データを追加する場合、以下の必須特徴量を予測データセットに含める必要があります。

| 特徴量 | 説明 |
| --- | --- |
| Forecast Distance | .mlpkgファイルをダウンロードするときにDataRobotによって提供されます。 |
| dr_forecast_point | .mlpkgファイルをダウンロードするときにDataRobotによって提供されます。 |
| Datetime_column_name | タイムスタンプ予測行に使用する日付/時刻特徴量を定義します。 |
| Series_column_name | 複数系列デプロイに使用される特徴量（系列ID）を定義します（該当する場合）。 |