# バッチ監視

> バッチ監視 - DataRobotのモデルと外部モデルで、時間単位ではなくバッチジョブ単位で整理された監視統計を表示・管理します。

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## Primary page

- [バッチ監視](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-batch-monitor.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [新しいデプロイでバッチ監視を有効にする](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-batch-monitor.html.md#enable-batch-monitoring-for-a-new-deployment): In-page section heading.
- [既存のデプロイでバッチ監視を有効にする](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-batch-monitor.html.md#enable-batch-monitoring-for-an-existing-deployment): In-page section heading.
- [インベントリでのバッチ監視デプロイの表示](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-batch-monitor.html.md#view-a-batch-monitoring-deployment-in-the-inventory): In-page section heading.
- [バッチ予測を含むバッチの作成](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-batch-monitor.html.md#create-batches-with-batch-predictions): In-page section heading.
- [バッチを作成し、エージェントで監視する予測を追加](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-batch-monitor.html.md#create-a-batch-and-add-agent-monitored-predictions): In-page section heading.
- [バッチCLIツールを使用したバッチの作成](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-batch-monitor.html.md#create-batches-with-the-batch-cli-tools): In-page section heading.
- [バッチの管理](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-batch-monitor.html.md#manage-batches): In-page section heading.
- [バッチデプロイの監視](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-batch-monitor.html.md#monitoring-for-batch-deployments): In-page section heading.

## Documentation content

バッチ対応のデプロイでは、時間単位ではなくバッチ単位で整理された監視統計を表示できます。 これを行うには、バッチを作成し、それらのバッチに予測を追加して、デプロイ内のバッチのサービス正常性、データドリフト、および精度の統計を表示します。

## 新しいデプロイでバッチ監視を有効にする

モデルのデプロイを開始すると、 [デプロイ設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/deploy-methods/add-deploy-info.html.md) ページに デプロイ タブが開きます。

このデプロイでバッチ監視を有効にするには、 予測履歴とサービスの正常性 セクションで バッチ監視 を見つけ、 バッチ監視を有効にする をクリックします。

## 既存のデプロイでバッチ監視を有効にする

バッチ監視用に設定したいデプロイをすでに作成している場合は、そのデプロイの 予測 > 設定 タブに移動します。 次に、 予測設定 と バッチ監視 で、 バッチ監視を有効にする をクリックし、新しい設定を 保存 します。

## インベントリでのバッチ監視デプロイの表示

デプロイのバッチ監視が有効になっている場合、 デプロイ タブの デプロイ名 列に、 バッチ バッジが表示されます。 これらのデプロイでは、 [予測正常性レンズ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/manage-mlops/deploy-inventory.html.md#prediction-health-lens) において、 サービス 、 ドリフト 、 精度 の各インジケーターは、直近の数日間の予測ではなく、直近の数バッチ分の予測に基づいています。 アクティビティ チャートは、過去7日間にデプロイで行われたバッチ予測を表示します。

予測正常性 インジケーターで表されるバッチ数を設定するには、デプロイの [サービスの正常性](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/service-health-settings.html.md) 、 [データドリフト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/data-drift-settings.html.md) と [精度](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/accuracy-settings.html.md) の設定タブでバッチ範囲を選択します。

**サービス正常性の設定:**
サービスの正常性 > 設定 タブの 定義 セクションで、デプロイインベントリの サービス インジケーターに含める予測バッチの 範囲 を選択し、 保存 をクリックします。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-service-health-range.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-service-health-range.png)

これらの設定の詳細については、 [サービスの正常性監視の設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/service-health-settings.html.md) に関するドキュメントを参照してください。

**データドリフト設定:**
データドリフト > 設定 タブの 定義 セクションで、デプロイインベントリの ドリフト インジケーターに含める予測バッチの 範囲 を選択し、 保存 をクリックします。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-data-drift-range.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-data-drift-range.png)

これらの設定の詳細については、 [データドリフト監視の設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/data-drift-settings.html.md) に関するドキュメントを参照してください。

**精度の設定:**
精度 > 設定 タブの 定義 セクションで、デプロイインベントリの ドリフト インジケーターに含める予測バッチの 精度 を選択し、 保存 をクリックします。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-accuracy-range.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-accuracy-range.png)

精度監視を設定するには、次のことが必要です。

データドリフト設定
でターゲット監視の有効化。
精度の設定
で関連付けIDを選択
精度の設定
で実測値を追加


## バッチ予測を含むバッチの作成

バッチを作成し、それに予測を追加するには、デプロイで [バッチ予測を行う](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/batch/batch-dep/batch-pred.html.md) か、 [バッチ予測ジョブをスケジュール](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/batch/batch-dep/batch-pred-jobs.html.md) します。 バッチ予測またはスケジュールされたバッチ予測ジョブが実行されるたびに、バッチが自動的に作成され、バッチ予測ジョブからのすべての予測がそのバッチに追加されます。

**1回限りのバッチ予測を行う:**
予測 > 予測を作成 タブでは、標準のデプロイと同じように [1回限りのバッチ予測を行う](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/batch/batch-dep/batch-pred.html.md) ことができます。ただし、バッチデプロイの場合、 バッチ管理 タブの バッチ名 で予測日時に付加する バッチ監視の接頭辞 を設定できます。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-one-time-batch-pred.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-one-time-batch-pred.png)

**定期的なバッチ予測ジョブのスケジュール:**
予測 > 予測ジョブ タブでは、 + ジョブ定義を追加 をクリックして、標準のデプロイと同じように [定期的なバッチ予測ジョブを作成する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/batch/batch-dep/batch-pred-jobs.html.md) ことができます。ただし、バッチデプロイの場合、 バッチ管理 タブの バッチ名 で予測日時に付加する バッチ監視の接頭辞 を設定できます。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-batch-pred-job.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-batch-pred-job.png)


さらに、 予測 > 予測API タブでは、 バッチ管理 タブでバッチを作成し、それに予測を追加するDataRobot APIリクエストを行うPythonコードスニペットをコピーして実行できます。

## バッチを作成し、エージェントで監視する予測を追加

バッチ バッジが付いたデプロイでは、 予測 > バッチ管理 タブにアクセスし、バッチを追加できます。 バッチID を取得したら、そのバッチに予測を割り当てることができます。 UIまたはAPIを使ってバッチを作成できます。

**バッチ管理タブでバッチを作成する:**
予測 > バッチ管理 タブで、 + バッチを作成する をクリックして、 バッチ名 を入力し、 送信 をクリックします。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-create-batch.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-create-batch.png)

**APIを使用したバッチの作成:**
以下のPythonスクリプトは、 バッチ管理 タブでバッチを作成するためのDataRobot APIリクエストを行います。

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このスクリプトを実行する前に、上でハイライトされている行で `API_KEY` 、 `DATAROBOT_KEY` 、 `BATCH_CREATE_URL` 、 `batchName` を定義します。 シークレットは外部に保存し、スクリプトにインポートすることをお勧めします。


新しいバッチに予測を追加できるようになりました。 エージェントが監視する外部モデルからバッチに予測を追加するには、 [MLOpsエージェントのtarballで提供されているバッチ監視の例](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/mlops-agent/monitoring-agent/agent-ex.html.md) に従います。 例を実行する前に、 予測 > バッチ管理 タブで、外部予測を追加したいバッチの バッチID をコピーして保存し、エージェント例の入力引数として使用します。

MLOpsエージェントのtarballに含まれているサンプルスクリプト `BatchMonitoringExample/binary_classification.py` では、入力引数として指定したバッチ IDが、以下のハイライト行の `report_deployment_stats` および `report_predictions_data` 呼び出しでの `batch_id` を定義します。

| binary_classification.py |
| --- |
| 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 |

エージェントによって報告された予測は、コードで定義したバッチに追加されます。

## バッチCLIツールを使用したバッチの作成

DataRobotコマンドラインインターフェイス（CLI）を使用してバッチ予測を行うには、デプロイの [予測 > 予測APIタブ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/realtime/code-py.html.md) からCLIツールをダウンロードします。 このツールを見つけるには、 予測タイプ が バッチ に設定され、 インターフェイス が CLI に設定されていることを確認します。その後、 CLIツールをダウンロード （または スクリプトをクリップボードにコピー ）をクリックします。

ダウンロードした `predict.py` ファイルを開き（またはコピーしたコードをpythonファイルに貼り付け）、以下でハイライトされたコードをファイル内の適切な場所に追加して、バッチに名前を割り当てる `monitoringBatchPrefix` を定義します。

| predict.py |
| --- |
| 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 |

これで、CLIを標準で使用できるようになりました。バッチ予測は、このファイルで定義されたバッチ接頭辞を持つバッチに追加されます。

## バッチの管理

予測 > バッチ管理 タブでは、バッチの作成に加えて、さまざまな管理アクションを実行したり、現在のデプロイで1日に作成可能なバッチ数の上限に対する状況を確認したりできます。

バッチ管理 ページの上部には、 バッチが作成されました プログレスバーが表示されます。 作成可能なバッチ数の上限は、デフォルトでは_1デプロイあたり1日に_100バッチです。 プログレスバーの下には、1日の上限数がリセットされるタイミングが表示されます。

> [!NOTE] 備考
> デフォルトは_1デプロイあたり1日に_100バッチですが、組織の設定によって上限数が異なる場合があります。 セルフマネージドAIプラットフォームをご利用の場合、組織の管理者が特に設定しない限り、この制限は適用されません。

> [!TIP] ヒント
> バッチが作成されました での上限数に対する現在の状況は、 [使用状況タブ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-usage.html.md) でも確認できます。

以下のリストでは、 バッチ名 、 バッチID 、 作成日 、 最も古い予測 、 最も新しい予測 、 作成者 、 作成者 、 予測 の数などのバッチ情報を表形式で確認できます。

さらに、次のような詳細情報を表示できます。

| 行 | 説明 |
| --- | --- |
| サービスの正常性 | このバッチに400エラーまたは500エラーの予測があるかどうかを示します。 |
| ジョブステータス | バッチ予測ジョブに関連付けられたバッチの場合、このバッチを作成したバッチ予測ジョブの現在のステータスを示します。 |

ジョブステータス 列と アクション 列では、複数の管理アクションを実行できます。

| アクション | 説明 |
| --- | --- |
|  | バッチ予測ジョブに関連付けられたバッチの場合は、デプロイ > バッチジョブタブが開かれ、そのバッチに関連付けられた予測ジョブが表示されます。 |
|  | バッチをロックして、新しい予測が追加されないようにします。 |
|  | バッチを削除して、誤った予測を取り除きます。 |

バッチをクリックすると 情報 タブが開き、 バッチ名 、 説明 、 外部URL を確認・編集（ ）できます。 さらに、 バッチID の横にあるコピーアイコン（ ）をクリックすると、予測コードスニペットで使用するIDをコピーすることができます。

モデルの履歴 タブをクリックすると、バッチでの予測に使用されたモデルの モデルID が表示されます。 予測の 開始時刻 フィールドと 終了時刻 フィールドを参照することもできます。 日付を編集（ ）して、過去のデータで行われた予測を識別することができます。これにより、デプロイチャートには、DataRobotがいつ予測を受け取ったかを表示する代わりに、過去のデータを取得した時点の予測情報を表示できます。

## バッチデプロイの監視

バッチデプロイは、バッチ固有の [サービスの正常性](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/service-health.html.md) 、 [データドリフト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md) 、および [精度](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-accuracy.html.md) の監視をサポートします。 これらの視覚化は、標準デプロイでの視覚化とは異なります。

**サービスの正常性:**
サービスの正常性 タブでは、さまざまなサービスの正常性指標チャートを表示できます。 これらのチャートでは、バーはバッチを表し、x軸は最も古い予測から最新の予測までの時間を表します。y軸は選択された指標を表します。 バッチ名 セレクターを使用して、どのバッチが含まれるかを決定できます。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-service-health-tab.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-service-health-tab.png)

**データドリフト:**
データドリフト タブでは、 特徴量ドリフトと特徴量の有用性の比較 、 特徴量の詳細 、 バッチにおけるドリフト 、 バッチを使った予測 のチャートを表示できます。 バッチ名 セレクターを使用して、どのバッチが含まれるかを決定できます。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-data-drift-tab.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-data-drift-tab.png)

チャート
説明
特徴量ドリフトと特徴量の有用性の比較
x軸に特徴量の有用性、y軸に特徴量のドリフト値をプロットしたチャート。 詳細については、
特徴量ドリフトと特徴量の有用性の比較
のドキュメントを参照してください。
特徴量の詳細
トレーニングデータにおける選択された特徴量の分布と、推論データにおけるその特徴量の分布を比較するヒストグラム。 詳細については、
特徴量の詳細
のドキュメントを参照してください。
バッチにおけるドリフト
バッチをバーとしてプロットするチャート。x軸に沿ったバーの幅は、最も古い予測から最新の予測までの時間を表し、y軸上の位置は、そのバッチで選択された特徴量のデータドリフト値（PSI単位）を表します。 視覚化される特徴量は、特徴量の詳細チャートで選択された特徴量によって決定されます。
バッチを使った予測
バッチをバーとしてプロットするチャート。x軸に沿ったバーの幅は、最も古い予測から最新の予測までの時間を表し、y軸上の位置は、
平均予測値
（連続値）またはクラス（二値）内の
レコードのパーセンテージ
を表します。

**精度:**
精度 タブでは、バッチデプロイの精度指標値を表示できます。 バッチ名 セレクターを使用して、どのバッチが含まれるかを決定できます。 さらに、タブに表示される指標をカスタマイズするには、 タイルをカスタマイズ をクリックします。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-accuracy-tab.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-accuracy-tab.png)

次の精度チャートを表示することもできます。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-accuracy-charts.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-accuracy-charts.png)

チャート
説明
全クラスのバッチに対する精度
バッチをバーとしてプロットするチャート。x軸に沿ったバーの幅は、最も古い予測から最新の予測までの時間を表し、y軸上の位置は、そのバッチの精度値を表します。
全クラスの予測値と実測値
分類プロジェクトのデプロイの場合
、バッチをバーとしてプロットするチャート。 各バッチについて、X軸に沿ったバーの幅は、最も古い予測から最新の予測までの時間を表し、Y軸上の位置は、選択されたクラス（
クラス
ドロップダウンメニューで変更可能）における予測レコードのパーセンテージを表します。 実測値は
オレンジ
、予測値は
青
で表示されます。 このチャートから、
欠損実測値のIDをダウンロード
できます。


サービスの正常性、データドリフト、および精度の監視に加えて、バッチデプロイの [データ探索](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/sdk/data-exploration.html.md) と [カスタム指標](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/sdk/custom-metrics.html.md) を設定できます。 これらの各タブでは、 バッチ名 セレクターを使用して、どのバッチを含めるかを決定できます。

**データ探索:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-data-export-tab.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-data-export-tab.png)

**カスタム指標:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-custom-metrics-tab.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/batch-monitoring-custom-metrics-tab.png)


バッチを選択 モーダルで、 をクリックするとバッチが選択され、右（選択済み）の列に移動します。 また、 をクリックして選択したバッチを削除し、左（未選択）の列に戻ることもできます。

> [!NOTE] 備考
> デフォルトでは、視覚化されたバッチ監視には、予測を受け取った直近の10バッチが表示されます。 選択したバッチを変更できます。最大25個のバッチを選択できます。