# examplesディレクトリ

> examplesディレクトリ - デプロイの作成と管理のための開始点として、MLOpsエージェントtarballで入手可能なサンプルコードを使用します。例には、デプロイを作成し例を実行するために使用さ
> れるモデル設定、データ、およびスクリプトが含まれます。

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## Primary page

- [examplesディレクトリ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/mlops-agent/monitoring-agent/agent-ex.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [Pythonでコード例を実行](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/mlops-agent/monitoring-agent/agent-ex.html.md#run-code-examples-with-python): In-page section heading.

## Documentation content

MLOpsエージェントtarballの `examples` ディレクトリには、PythonとJavaのサンプルコード（手動検査のためのスニペットと、実行可能な自己完結型の例の両方）が含まれています。 使用する言語のサブディレクトリに移動し、それぞれの `README` を参照して詳細を確認してください。

examplesディレクトリには、デプロイを作成してサンプルを実行するために使用されるモデル設定、データ、およびスクリプトが含まれており、Pythonを使用してプログラムによってモデルパッケージとデプロイを作成します。 したがって、PythonのMLOpsライブラリ（以下で説明）をインストールする必要があります。 また、これらの例では、デプロイの設定とデプロイアクションの実行に [MLOpsコマンドラインインターフェイス(mlops-cli)](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/mlops-agent/monitoring-agent/agent-use.html.md#monitor-using-the-mlops-cli) を使用しています。 `mlops-cli` を使うには、環境変数 `MLOPS_SERVICE_URL` および `MLOPS_API_TOKEN` を指定する必要があります。 また、ほとんどの例では `mlops-cli` を使って監視データをアップロードし、セットアップを高速化しています。しかし、 `mlops-cli` ツールは単純なユースケースに適しているため、運用シナリオではエージェントを使用する必要があります。

## Pythonでコード例を実行

Pythonコード例を実行するには、例により使用される依存関係をインストールする必要があります。

```
pip install -r examples/python/requirements.txt 
```

サンプル固有の設定要件の詳細については、各サンプルディレクトリの `README` ファイルを参照してください。 通常、例は次のように実行します。

1. モデルパッケージとデプロイを初期化します。 ./create_deployment.sh
2. 予測を生成し、統計をDataRobotにレポートします。 ./run_example.sh
3. 指標が正常に送信されたことを確認します。 ./verify_example.sh
4. 例で作成したリソースを削除します。 ./cleanup.sh