# SageMakerでの自動デプロイと置換

> SageMakerでの自動デプロイと置換 -
> DataRobotが管理するSageMakerの予測環境を作成し、DataRobotのカスタムモデルとスコアリングコードをSageMakerにデプロイして置き換えます。

This Markdown file sits beside the HTML page at the same path (with a `.md` suffix). It summarizes the topic and lists links for tools and LLM context.

Companion generated at `2026-07-15T05:55:44.930853+00:00` (UTC).

## Primary page

- [SageMakerでの自動デプロイと置換](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/prediction-env/pred-env-integrations/sagemaker-cm-deploy-replace.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [SageMaker予測環境の作成](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/prediction-env/pred-env-integrations/sagemaker-cm-deploy-replace.html.md#create-a-sagemaker-prediction-environment): In-page section heading.
- [モデルをSagemaker予測環境にデプロイ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/prediction-env/pred-env-integrations/sagemaker-cm-deploy-replace.html.md#deploy-a-model-to-the-Sagemaker-prediction-environment): In-page section heading.
- [Sagemaker予測環境を再起動](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/prediction-env/pred-env-integrations/sagemaker-cm-deploy-replace.html.md#restart-a-sagemaker-prediction-environment): In-page section heading.

## Documentation content

> [!NOTE] プレミアム機能
> Sagemakerのカスタムモデルとスコアリングコードの自動デプロイおよび置換はプレミアム機能です。 この機能を有効にする方法については、DataRobotの担当者または管理者にお問い合わせください。
> 
> 機能フラグ： SageMakerでカスタムモデルの自動デプロイと置換を有効にする（ プレミアム機能 ）

プレビューで使用できるようになりました。DataRobotが管理するSageMaker予測環境を作成して、リアルタイム推論とサーバーレス推論を使用して、カスタムモデルとスコアリングコードをSageMakerにデプロイできます。 DataRobotの管理を有効にすることで、外部のSagemakerへのデプロイは、MLOpsによる管理（モデルの自動置換など）を利用できます。

> [!NOTE] 外部モデルと監視ジョブのサービス正常性に関する情報
> サービス正常性の情報は、 [エージェントによって監視される](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/mlops-agent/monitoring-agent/index.html.md) 外部のデプロイでは入手できません。また、 [予測監視ジョブ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/batch/pred-monitoring-jobs/index.html.md) を介して予測がアップロードされるデプロイでも入手できません。

## SageMaker予測環境の作成

SageMakerにモデルをデプロイするには、まずカスタムSageMaker予測環境を作成します。

1. デプロイ > 予測環境をクリックし、予測環境を追加をクリックします。
2. 予測環境を追加ダイアログボックスで、予測環境設定を行います。
3. 環境設定を行った後、環境を追加をクリックします。 これで、予測環境ページからSagemaker環境を利用できるようになりました。

## モデルをSagemaker予測環境にデプロイ

Sagemaker予測環境を作成したら、その環境にモデルをデプロイできます。

1. モデルレジストリ > 登録済みのモデルをクリックし、SageMaker予測環境にデプロイするカスタムモデルまたはスコアリングコード対応モデルを選択します。 ヒント予測環境で+ 新規デプロイを追加をクリックして、デプロイ>予測環境タブからSagemaker予測環境にモデルをデプロイすることもできます。
2. 登録されているモデルバージョンのいずれかのタブで、デプロイをクリックします。
3. デプロイターゲットを選択ダイアログボックスで、デプロイターゲットを選択からSagemakerをクリックします。
4. 予測環境を選択で、追加したSagemaker予測環境を選択してから、確認をクリックします。
5. デプロイの設定SageMakerの予測環境にデプロイする場合、リアルタイム推論インスタンスタイプと最初のインスタンス数フィールドを指定する必要があります。 完了したら、モデルをデプロイをクリックします。
6. モデルがSagemakerにデプロイされたら、予測 > ポータブル予測タブからデータをスコアリングコードスニペットを使用して、Sagemaker内でデータをスコアリングできます。

## Sagemaker予測環境を再起動

予測環境で使用されるSagemakerデータ接続のデータベース設定または資格情報を更新する場合、環境を再起動して、環境にこれらの変更を適用できます。

1. デプロイ > 予測環境ページをクリックして、リストからSagemaker予測環境を選択します。
2. 予測環境設定の下にあるサービスアカウントで、環境を再起動をクリックします。