# 外部モデルの登録

> 外部モデルの登録 - モデルレジストリに外部モデルパッケージを登録します。モデルレジストリはモデルパッケージのアーカイブで、パッケージのデプロイや共有も可能です。

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## Primary page

- [外部モデルの登録](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/ext-model-prep/ext-model-reg.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [精度ベースラインの設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/ext-model-prep/ext-model-reg.html.md#set-an-accuracy-baseline): In-page section heading.

## Documentation content

[監視エージェント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/mlops-agent/index.html.md) によって監視される外部モデルを登録するには、外部モデルを登録済みのモデルまたはバージョンとして追加します。

1. モデルレジストリ > 登録済みのモデルページで、新規モデルを登録 > 外部モデルをクリックします。
2. 新しい外部モデルを登録ダイアログボックスで、以下を設定します。 フィールド説明モデルのバージョン名モデルバージョンとして登録されるモデルの名前。モデルバージョンの説明（任意）登録済みモデルバージョンとして追加されるモデルを説明する情報。モデルの場所（オプション）DataRobotの外部で実行しているモデルの場所。 folder1/opt/model.tarなどのファイルパスの形式で場所を入力します。構築環境モデルの構築に使用したプログラミング言語。トレーニングデータ（オプション）ローカルまたはAIカタログを介してアップロードされたトレーニングデータのファイル名。 別のファイルをアップロードして使用する場合は、選択をクリアをクリックします。ホールドアウトデータ（オプション）ローカルで、またはAIカタログを介してアップロードされるホールドアウトデータのファイル名。 ホールドアウトデータを使用して、精度ベースラインを設定し、ターゲットドリフトモデルとチャレンジャーモデルのサポートを有効にします。ターゲットモデルが予測するデータセットの列名。予測タイプモデルが行っている予測のタイプ。 予測タイプに応じて、追加の設定を構成する必要があります。連続値：追加設定なし。二値：二値分類モデルの場合は、PositiveクラスとNegativeクラスのラベル、および予測しきい値を入力します。多クラス：多クラス分類モデルでは、ターゲットのターゲットクラスを1行に1クラスずつ入力またはアップロード（.csvまたは.txt）します。 クラスがモデルの予測に正しく適用されるように、クラスの順序は、モデルの予測クラス確率の順序と同じである必要があります。多ラベル：多ラベルモデルでは、ターゲットのターゲットラベルを1行に1ラベルずつ入力またはアップロード（.csvまたは.txt）します。 ラベルがモデルの予測に正しく適用されるように、ラベルの順序は、モデルが予測したラベルの確率と同じである必要があります。テキスト生成：プレミアム機能。 詳細については、生成モデルの監視サポートを参照してください。予測列予測結果を含むホールドアウトデータセット内の列の名前。 時系列モデルを登録する場合は、これは時系列モデルですにチェックを入れてください。追加フィールドに入力する必要があります。 フィールド説明予測日の特徴量予測ポイントとして使用できる日付の範囲（有効な予測範囲）を検出するためにDataRobotが使用する日付/時刻値を含むトレーニングデータセット内の列。日付/時刻形式トレーニングデータセット内の日付/時刻特徴量によって使用される形式。予測ポイントの特徴量予測が行われるポイントを含むトレーニングデータセット内の列。予測単位時間ステップを構成する時間単位（秒、日、月など）。予測距離の特徴量予測ウィンドウ内の一意の時間ステップ（相対位置）を含むトレーニングデータセット内の列。 時系列モデルは、予測距離ごとに1つの行を出力します。系列識別子（オプション。複数系列モデルに使用されます）各行が属する系列を識別するトレーニングデータセット内の列。 最後に、登録モデルの設定を行います。 フィールド説明モデルの登録次のいずれかを選択：新規モデルの登録：登録済みのモデルを新規作成します。 これにより、最初のバージョン（V1）が作成されます。既存のモデルに新しいバージョンとして保存：既存の登録済みモデルのバージョンを作成します。 これにより、バージョン番号が増加し、登録済みモデルに新規バージョンが追加されます。登録モデルの名前/登録済みのモデル次のいずれかを実行します。登録済みモデル名：新しい登録モデルに一意でわかりやすい名前を入力します。 組織内のどこかに存在する名前を選択すると、モデルの登録に失敗したという警告が表示されます。登録済みのモデル：新規バージョンを追加する既存の登録済みモデルを選択します。登録モデルのバージョン自動的に割り当て済み。 作成するバージョンの予想バージョン番号（V1, V2, V3など）が表示されます。新しいモデルを登録を選択すると、これは常にV1になります。オプション設定バージョンの説明このモデルパッケージが解決するビジネス上の問題、またはより一般的には、このバージョンで表されるモデルについて説明します。タグ+ 項目を追加をクリックし、モデルバージョンにタグ付けする各キーと値のペアのキーと値を入力します。 タグは登録済みモデルには適用されず、その中のバージョンにのみ適用されます。 新規モデルの登録時に追加されたタグがV1に適用されます。
3. 外部モデルのすべてのフィールドを定義したら、登録をクリックします。

## 精度ベースラインの設定

（デプロイ時にターゲットドリフトおよびチャレンジャーモデルを有効にする）外部モデルの精度ベースラインを設定するには、ホールドアウトデータを提供する必要があります。 モデルはアプリケーション外のリモート予測環境でホストされるため、DataRobotはモデルを使用しても、通常はベースラインとして機能する予測を生成することができません。 外部モデルパッケージを登録するときにホールドアウトデータを提供し、予測を含む列を指定します。