# カスタム環境

> カスタム環境 - カスタムタスクがDataRobotのビルトイン環境に含まれないものを必要とする場合に、カスタム環境を構築する方法を説明します。

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## Primary page

- [カスタム環境](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-env.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [前提条件](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-env.html.md#prerequisites): In-page section heading.
- [環境の作成](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-env.html.md#create-the-environment): In-page section heading.
- [Linuxパッケージの追加](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-env.html.md#add-linux-packages): In-page section heading.
- [Python/Rパッケージの追加](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-env.html.md#add-python-r-packages): In-page section heading.
- [ローカルで環境をテストする](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-env.html.md#test-the-environment-locally): In-page section heading.
- [新しい環境を使用する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-env.html.md#use-the-new-environment): In-page section heading.
- [DataRobotにアップロードする](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-env.html.md#upload-to-datarobot): In-page section heading.
- [タスクに追加](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-env.html.md#add-to-task): In-page section heading.
- [環境での作業](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-env.html.md#work-with-environments): In-page section heading.
- [環境情報の表示](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-env.html.md#view-environment-information): In-page section heading.
- [共有とダウンロード](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-env.html.md#share-and-download): In-page section heading.

## Documentation content

[カスタムタスク](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-tasks.html.md) は、DataRobotにアップロードされると、Kubernetes上で動作するDockerコンテナという環境の中で実行されます。 つまり、DataRobotは、カスタムタスクを定義するアップロードされたファイルをコンテナにコピーします。

DataRobotにはさまざまなビルトイン環境が用意されているので、ほとんどの場合、カスタム環境を追加する必要はありません。 タスクのコードを記載した `requirements.txt` ファイルをアップロードすることにより、これらの環境にPythonやRのパッケージを容易に追加できます。 カスタム環境が必要なのは、カスタムタスクが次の状況にある場合だけです。

- 追加のLinuxパッケージが必要な状況。
- 別のオペレーティングシステムが必要な状況。
- Python、R、Java以外の言語を使用する状況。

このドキュメントでは、これらのケースでカスタム環境を構築する方法について説明します。

## 前提条件

カスタム環境をローカルでテストするには、 [DRUMのインストールドキュメント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-drum.html.md) の説明に従って、Docker DesktopとDataRobot User Models (DRUM) CLIツールの両方をマシンにインストールします。

## 環境の作成

DRUMのインストールが完了したら、 [GitHub](https://github.com/datarobot/datarobot-user-models/tree/master/public_dropin_environments) にある例の1つをコピーして環境作成を開始します。 このリンクをクリックする前にGitHubにログインしてください。 以下を確認してください。

1. 環境コードは単一のフォルダーに保存されます。
2. env_info.json ファイルを削除します。

### Linuxパッケージの追加

Linuxパッケージを環境に追加するには、 `dockerfile` の先頭、 `FROM datarobot…` 行の直後にコードを追加します。

Ubuntuベース用の `dockerfile` 構文を使用します。 たとえば、次のコマンドはDataRobotにどのベースを使用するかを指示し、そしてDockerイメージ内にパッケージ `foo` 、 `boo` 、 `moo` をインストールするよう指示します。

```
FROM datarobot/python3-dropin-env-base
RUN apt-get update --fix-missing && apt-get install foo boo moo
```

### Python/Rパッケージの追加

場合によっては、Python/Rのパッケージを環境に含めたい場合があります。 その場合は、以下の点に注意してください。

- インストールするパッケージをrequirements.txtに表示します。 Rパッケージの場合、バージョンはリストに含めません。
- PythonとRのパッケージを同じrequirements.txtファイルに混在させないでください。 その代わり、複数のファイルを作成し、dockerfileを調整して、DataRobotがそれらを見つけて使用できるようにします。

[カスタムタスク](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-tasks.html.md) のドキュメントで、 `requirements.txt` ファイルの説明と例を参照してください。

## ローカルで環境をテストする

次の例では、DockerツールとDRUMを使って環境をすばやくテストする方法を示しています。

1. カスタムタスクをカスタム環境と一緒にテストするには、タスクの内容が保存されているローカルフォルダーに移動します。
2. 以下を実行し、< >ブラケットの中のプレースホルダー名を実際の名前に置き換えてください。 drum fit --code-dir <path_to_task_content> --docker <path_to_a_folder_with_environment_code> --input <path_to_test_data.csv> --target-type <target_type> --target <target_column_name> --verbose

## 新しい環境を使用する

テストした環境を使用するには、その環境をDataRobotにアップロードしてタスクに適用します。 作成した環境を共有してダウンロードすることもできます。

### DataRobotにアップロードする

モデルレジストリ > カスタムモデルワークショップ > 環境 > 新しい環境を追加 から、DataRobotにカスタム環境をアップロードします。 環境をアップロードすると、他の個人と [共有](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-env.html.md#share-and-download) しない限り、その環境は自分だけが利用できます。

既存の環境に変更を加えるには、新しい [バージョン](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/custom-models/custom-model-environments/custom-environments.html.md#add-an-environment-version) を作成します。

### タスクに追加

新しい環境をカスタムタスクで使用するには、次のようにします。

1. モデルレジストリ > カスタムモデルワークショップ > タスクに移動し、クリックして既存のタスクを選択します。
2. 基本環境のドロップダウンから新しい環境を選択します。

## 環境での作業

各カスタム環境およびビルトイン環境に関連するさまざまな情報を閲覧できるほか、コンテンツのダウンロードも可能です。 カスタム 環境では、コンテンツを共有したり削除したりすることもできます。

> [!WARNING] 注意
> 環境を削除すると、その環境が共有されていた全ユーザーについて、その環境が削除されます。

### 環境情報の表示

各カスタム環境およびビルトイン環境用のさまざな情報が用意されています。 表示方法：

1. モデルレジストリ > カスタムモデルワークショップ > 環境に移動します。 表示されるリストには、ユーザーのアカウントで利用できるすべての環境が、サマリー情報とともに表示されます。
2. 個々の環境の詳細については、クリックして選択します。 バージョンタブには、バージョン固有のさまざまな情報が表示され、そのバージョンの環境コンテキストファイルをダウンロードするためのリンクが表示されます。
3. 現在のデプロイをクリックすると、現在の環境が使用されているすべてのデプロイのリストが表示されます。
4. 環境情報をクリックすると、バージョン情報を含まない一般的な環境に関する情報が表示されます。

### 共有とダウンロード

カスタム環境は、右のメニューオプションから組織内の誰とでも共有することができます。 これらのオプションは、組織のすべてのメンバーがアクセスするので、ビルトイン環境では使用できません。これらの環境オプションは削除しないでください。

> [!NOTE] 備考
> タスクまたは環境は、明示的に共有されていない限り、モデル登録で他のユーザーが利用することはできません。 しかし、それは、ユーザーがそのタスクを含むブループリントを使用することを制限するものではありません。 詳細については [暗黙の共有](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-custom-tasks.html.md#implicit-sharing) の説明を参照してください。

モデルレジストリ > カスタムモデルワークショップ > 環境 から、メニューを使用して、ユーザーが適切な権限を持つカスタム環境を [共有および/または削除](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/custom-models/custom-model-workshop/custom-model-actions.html.md) することができます。 （リンク先はカスタムモデルのアクションですが、カスタムのタスクと環境でのオプションは同じであることに注意してください。）