# 予測間隔が設定された時系列ポータブル予測

> 予測間隔が設定された時系列ポータブル予測 - モデルパッケージ（.mlpkg）形式の予測間隔を含む時系列モデルをエクスポートします。

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## Primary page

- [予測間隔が設定された時系列ポータブル予測](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/time/ts-port-pred-intervals.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [予測間隔を含むモデルパッケージのダウンロード](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/time/ts-port-pred-intervals.html.md#download-a-model-package-with-prediction-intervals): In-page section heading.
- [リーダーボードモデルパッケージのダウンロード](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/time/ts-port-pred-intervals.html.md#leaderboard-model-package-download): In-page section heading.
- [デプロイモデルパッケージのダウンロード](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/time/ts-port-pred-intervals.html.md#deployment-model-package-download): In-page section heading.
- [予測間隔を含むモデルパッケージの登録とデプロイ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/time/ts-port-pred-intervals.html.md#register-and-deploy-a-model-package-with-prediction-intervals): In-page section heading.
- [PPS予測間隔の設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/time/ts-port-pred-intervals.html.md#pps-prediction-interval-configuraton): In-page section heading.

## Documentation content

ポータブル予測で時系列モデルをエクスポートする場合は、時系列モデルパッケージをダウンロードまたは登録する際、モデルパッケージ生成時のモデルの時系列予測間隔（1～100）の計算を有効にすることができます。

> [!WARNING] モデルパッケージ生成のパフォーマンスに関する注意事項
> 予測区間を計算 オプションはデフォルトで無効になっています。これは、予測間隔の計算と組み込みにより、モデルパッケージの生成に要する時間が大幅に増加する可能性があるためです。

## 予測間隔を含むモデルパッケージのダウンロード

DataRobotの時系列モデルをリモート予測環境で実行するには、 [リーダーボード](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/time/ts-port-pred-intervals.html.md#leaderboard-model-package-download) またはモデルの [デプロイ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/time/ts-port-pred-intervals.html.md#deployment-model-package-download) からモデルパッケージ（.mlpkgファイル）をダウンロードします。 DataRobotの時系列モデルをリモート予測環境で実行するには、モデルのデプロイまたはリーダーボードからモデルパッケージ（.mlpkgファイル）をダウンロードします。 その後、DataRobotの外で [ポータブル予測サーバー（PPS）](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/port-pred/pps/portable-pps.html.md) を使って予測ジョブを実行できます。

### リーダーボードモデルパッケージのダウンロード

予測間隔を含むモデルパッケージを リーダーボード にあるモデルからダウンロードするには、 予測 > デプロイ または 予測 > ポータブル予測 タブを使用できます。

**「ポータブル予測」タブからのダウンロード:**
> [!NOTE] 本機能の提供について
> ポータブル予測タブからモデルパッケージをダウンロードできるかどうかは、組織のMLOps設定によって異なります。

予測 > ポータブル予測 タブからダウンロードするには、次の手順を実行します。

リーダーボード
のモデルに移動し、
予測 > ポータブル予測
をクリックします。
予測間隔を計算
をクリックしたら、
.mlpkgをダウンロード
をクリックします。
ダウンロードが完了すると、ダウンロードがダウンロードバーに表示されます。
PPSダウンロードが完了したら、ダウンロードしたモデルパッケージでポータブル予測サーバーを起動します。

**[デプロイ]タブからのダウンロード:**
> [!NOTE] 本機能の提供について
> デプロイタブからモデルパッケージをダウンロードできるようにするには、プレビュー機能のフラグである MMMモデルパッケージのエクスポートを有効化 が必要です。

予測 > デプロイ タブからダウンロードするには、次の手順を実行します。

リーダーボード
のモデルに移動し、
予測 > デプロイ
をクリックします。
予測間隔を計算
をクリックしたら、
.mlpkgをダウンロード
をクリックします。
ダウンロードが完了すると、ダウンロードがダウンロードバーに表示されます。


### デプロイモデルパッケージのダウンロード

予測間隔を含むモデルパッケージをデプロイからダウンロードするには、デプロイがモデルパッケージのダウンロードに対応していることを確認してください。 デプロイには、DataRobotの構築環境と 外部 予測環境が必要です。これは、デプロイインベントリの [ガバナンスレンズ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/governance/gov-lens.html.md) を使用して確認することができます。

1. 外部デプロイで、予測 > ポータブル予測をクリックします。
2. 予測間隔を計算をクリックしたら、モデルパッケージ（.mlpkg）をダウンロードをクリックします。 ダウンロードが完了すると、ダウンロードがダウンロードバーに表示されます。
3. PPSダウンロードが完了したら、ダウンロードしたモデルパッケージでポータブル予測サーバーを起動します。

## 予測間隔を含むモデルパッケージの登録とデプロイ

時系列モデルを [モデルレジストリ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/registry/reg-create.html.md) に登録する際、予測間隔をモデルパッケージに含めることもできます。 作成されたモデルパッケージをデプロイすると、そのデプロイで 予測 > 予測間隔 タブにアクセスできます。

1. リーダーボードで、予測の生成に使用するモデルを選択します。デプロイ推奨とデプロイの準備済みのバッジが付いたモデルをお勧めします。モデル準備プロセスでは、特徴量のインパクトが実行され、特徴量の数を減らした特徴量セットでモデルが再トレーニングされて、より大きなサンプルサイズでトレーニングされた後、サンプル全体（日付/時刻で分割されたプロジェクトの最新データ）でトレーニングされます。 重要専用の予測サーバーがない環境では、デプロイタブの動作は異なります。詳細については、以下の共有モデリングワーカーのセクションを参照してください。
2. 予測 > デプロイをクリックします。 リーダーボードモデルにデプロイの準備済みバッジがない場合、デプロイの準備をクリックして、そのモデルに対してモデル準備プロセスを実行することを推奨します。 ヒントすでにモデルをモデルレジストリに追加している場合、登録されているモデルのバージョンがモデルのバージョンリストに表示されます。モデルの横にあるデプロイをクリックして、このプロセスの残りの部分をスキップできます。
3. モデルをデプロイで、登録してデプロイをクリックします。
4. 新規モデルの登録ダイアログボックスで、以下のモデルパッケージ情報を入力します。予測間隔を含めるを有効にすると、時系列モデルパッケージの作成処理中に予測間隔が計算されます。 時系列予測間隔の可用性予測間隔を含むモデルパッケージをデプロイすると、そのデプロイでは予測 > 予測間隔タブが表示されます。 予測間隔を計算せずに構築されたデプロイ済みモデルパッケージの場合、そのデプロイでは予測 > 予測間隔タブは表示されません。ただし、予測間隔が計算されていない古い時系列デプロイでは、2022年8月より前にデプロイされた場合、予測間隔タブが表示されることがあります。 DataRobotサーバーレス予測環境における予測間隔DataRobotサーバーレス予測環境において、時系列予測間隔を含む予測を作成するには、モデルパッケージを登録する際に、事前に計算された予測間隔を含める必要があります。 予測間隔を事前に計算しない場合、登録されたモデルから得られるデプロイは、予測間隔の有効化をサポートしません。
5. レジストリに追加をクリックします。モデルレジストリ > 登録済みのモデルタブでモデルが開きます。
6. 登録モデルの構築中に、デプロイをクリックして、デプロイ設定を行います。
7. モデルをデプロイをクリックします。

## PPS予測間隔の設定

モデルパッケージの予測間隔を有効にし、モデルをポータブル予測サーバーにデプロイした後、 `.yaml` PPS設定ファイルまたはPPS環境変数を使用して、予測間隔のパーセンタイルと指数傾向を設定できます。 PPS設定の詳細については、 [ポータブル予測サーバー](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/port-pred/pps/portable-pps.html.md) に関するドキュメントを参照してください。

> [!NOTE] 備考
> 以下の環境変数は、YAML設定が指定されていない場合にのみ使用されます。

| YAML変数 / 環境変数 | 説明 | タイプ | デフォルト |
| --- | --- | --- | --- |
| prediction_intervals_percentile / MLOPS_PREDICTION_INTERVALS_PERCENTILE | 予測間隔範囲の定義に使用するパーセンタイルを設定します。 | 整数 | 80 |