# MLOpsエージェント

> MLOpsエージェント - MLOpsエージェントを使用して、DataRobot MLOps外で実行しているモデルをモニタリングおよび管理し、MLOpsデプロイの一部としてこれらのモデルから予測をレポ
> ートできます。DataRobotデプロイおよびリモートデプロイ用のMLOpsエージェントワークフローについて学びます。

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## Primary page

- [MLOpsエージェント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/mlops-agent/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [監視エージェント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/mlops-agent/index.html.md#monitoring-agent): In-page section heading.
- [管理エージェント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/mlops-agent/index.html.md#management-agent): In-page section heading.
- [機能に関する注意事項](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/mlops-agent/index.html.md#_1): In-page section heading.

## Documentation content

> [!NOTE] 本機能の提供について
> MLOpsエージェント特徴量は、DataRobot MLOps専用です。 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。

DataRobot MLOpsは、本番環境でモデルの追跡および管理を行うための強力なツールを提供します。 しかし、独自の環境でデプロイを実行している、または実行する必要がある場合はどうでしょうか？ 接続が断続的または接続されていない可能性があり、予測が散発的に報告される可能性がある外部モデルは、どのように監視できますか？ MLOpsエージェントを使用すると、外部モデル（DataRobot MLOpsの外部で実行されているモデル）を監視および管理できます。 この機能を使用すると、これらのモデルからの予測と情報をMLOpsデプロイの一部として報告できます。 同じ強力な [モデル管理ツール](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/manage-mlops/deploy-inventory.html.md) を使用して、モデルが実行される場所に関係なく、精度、データドリフト、予測分布、レイテンシーなどをモニタできます。 DataRobot MLOpsに提供されたデータは、外部でデプロイされたモデルのパフォーマンスおよび正常性に関する有用なインサイトを提供します。

MLOpsエージェントは以下を提供します。

- 単一のシステムにデプロイされたすべてのモデルを管理、監視、およびインサイトを得る機能
- 外部モデルをモニタする際のレイテンシーを最小限に抑えることのできるAPIおよび通信。
- ネットワークおよびMLOpsシステムに常時接続されるデプロイに加えて、断続的に接続されるデプロイや接続されないデプロイのサポート
- MLOpsライブラリ（PythonおよびJavaで利用可能）は、これらの言語でネイティブに書き込まれたモデルをモニタするか、モデルアーティファクトの入力および出力を任意の言語でレポートすることができます。
- ポータブル予測サーバー での設定

その他の情報については、関連 [機能に関する注意事項](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/mlops-agent/index.html.md#feature-considerations) を参照してください。

## 監視エージェント

| トピック | 説明 |
| --- | --- |
| インストールと設定 | 監視エージェントをインストールして設定する方法。 |
| examplesディレクトリ | 監視エージェントのコード例にアクセスして実行する方法。 |
| ユースケース | さまざまなユースケースをサポートするように監視エージェントを設定する方法。 |
| 環境変数 | コンテナ化された設定に必要なものを含め、監視エージェントの環境変数を設定する方法。 |
| ライブラリとエージェントのスプーラー設定 | さまざまなスプーラー（バッファー）を介して通信するように、MLOpsライブラリとエージェントを設定する方法。 |
| スコアリングコードをダウンロードする | 監視エージェントに同梱されているモデルのスコアリングコードをダウンロードする方法。 |
| 外部多クラスデプロイの監視 | 外部多クラスデプロイの監視方法。 |

## 管理エージェント

| トピック | 説明 |
| --- | --- |
| インストールと設定 | 管理エージェントをインストールして設定する方法。 |
| 環境プラグインの設定 | サンプル環境プラグインを開始点として使用し、さまざまな予測環境用に管理エージェントを設定する方法。 |
| Kubernetesのインストール | Helmチャートを使用して、管理エージェントとKubernetesプラグインをインストールして設定する方法。 |
| デプロイのステータスとイベント | デプロイインベントリから管理エージェントのデプロイのステータスと正常性を監視する方法。 |
| デプロイの再起動 | 管理エージェントのデプロイを再起動する方法。 |
| デプロイの強制削除 | 管理エージェントに送信されたデプロイ削除要求の解決を待たずに、管理エージェントデプロイを削除する方法。 |

## 機能に関する注意事項

- MLOpsエージェントはLinux上で実行します。
- MLOpsエージェントはWindows環境をサポートしません。
- MLOpsエージェントのリリースは、DataRobotの最後の2つのバージョンと下位互換性があります（つまり、監視エージェントバージョン9.2は、DataRobot 9.0以降と互換性があります）。