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ベクターデータベースの登録とデプロイ¶

ベクターデータベースタブには、ユースケースに関連付けられているすべてのベクターデータベース（DataRobotがホストするものと接続されたもの）が一覧表示されます。 DataRobotがホストするベクターデータベースの場合、エントリーには、親から派生したバージョンに関する情報が含まれます。ベクターデータベースのバージョニングの詳細については、バージョニングのセクションを参照してください。接続されたベクターデータベースには1つのバージョンしかありませんが、そのバージョンにデータを追加できます。

ベクターデータベースタブベクターデータベースの詳細

ベクターデータベースタブにある各ベクターデータベースについて、アクションメニュー を使用すると、プロバイダーのタイプに応じて2つの方法でベクターデータベースを本番環境に送信できます。例：

方法	説明
ワークショップに送信	ベクターデータベースをワークショップに送信して、変更およびデプロイします。
このバージョンをデプロイ（DataRobotがホスト）	選択した予測環境に最新バージョンのベクターデータベースをデプロイします。
ベクターデータベースをデプロイ（接続）	選択した予測環境にベクターデータベースをデプロイします。

ワークショップに送信¶

プレイグラウンドからワークショップにベクターデータベースを送信するには、ワークショップに送信をクリックし、以下の情報を入力します。

リソースバンドルメモリー

フィールド	説明
メモリー	カスタム推論モデルに割り当てることのできるメモリーの最大量を決定します。設定された最大値以上のメモリーが割り当てられたモデルはシステムによって排除されます。この問題がテスト中に発生した場合、テストは失敗としてマークされます。モデルのデプロイ時に発生した場合は、Kubernetesによってモデルが自動的に再起動されます。
バンドル	プレビュー機能組織で有効になっている場合、メモリーの代わりにリソースバンドルを選択します。リソースバンドルを使用すると、さまざまなCPUおよびGPUハードウェアプラットフォームから選択して、ワークショップでカスタムモデルを構築およびテストできます。
レプリカ	カスタムモデルの実行時にワークロードのバランスを取るために、並行して実行するレプリカの最大数を設定します。レプリカの数を増やしても、カスタムモデルの速度に依存するため、パフォーマンスが向上しない場合があります。
ネットワークアクセス	プレミアム機能。カスタムモデルのエグレストラフィックを設定します。パブリック：デフォルト設定。カスタムモデルは、パブリックネットワーク内の任意の完全修飾ドメイン名（FQDN）にアクセスして、サードパーティのサービスを利用できます。なし：カスタムモデルはパブリックネットワークから分離されているため、サードパーティのサービスにはアクセスできません。パブリックネットワークアクセスが有効な場合、カスタムモデルは`DATAROBOT_ENDPOINT`および`DATAROBOT_API_TOKEN`環境変数を使用できます。これらの環境変数は、ドロップイン環境または DRUM上に構築されたカスタム環境を使用するすべてのカスタムモデルで使用できます。

プレミアム機能：ネットワークアクセス

_新しく_作成したカスタムモデルはすべて、デフォルトでパブリックネットワークにアクセスできます。ただし、2023年10月より前に作成されたカスタムモデルの新しいバージョンを作成した場合、その新しいバージョンは、パブリックアクセスを有効にする（アクセスをパブリックに設定する）まで、パブリックネットワークから隔離された（アクセスがなしに設定された）ままです。パブリックアクセスを有効にすると、後続の各バージョンは、前のバージョンのパブリックアクセス定義を継承します。

プレビュー機能：リソースバンドル

カスタムモデルのリソースバンドルとGPUリソースのバンドルは、デフォルトではオフになっています。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：リソースのバンドルを有効にする、カスタムモデルでGPUを使用した推論を有効にする（プレミアム機能）

次に、ワークショップに送信をクリックします。ベクターデータベースが正常に作成されると、ワークショップにリダイレクトされます。

ベクターデータベースのバージョンをデプロイする¶

プレイグラウンドからコンソールにベクターデータベースをデプロイするには、このバージョンをデプロイ（DataRobotがホスト）またはベクターデータベースをデプロイ（接続）をクリックして、以下の情報を入力します。

リソースバンドルメモリー

フィールド	説明
予測環境を選択	デプロイされたベクターデータベースの予測環境を決定します。正しい予測環境（プラットフォーム：DataRobotサーバーレス）が選択されていることを確認します。
メモリー	カスタム推論モデルに割り当てることのできるメモリーの最大量を決定します。設定された最大値以上のメモリーが割り当てられたモデルはシステムによって排除されます。この問題がテスト中に発生した場合、テストは失敗としてマークされます。モデルのデプロイ時に発生した場合は、Kubernetesによってモデルが自動的に再起動されます。
バンドル	プレビュー機能組織で有効になっている場合、メモリーの代わりにリソースバンドルを選択します。リソースバンドルを使用すると、さまざまなCPUおよびGPUハードウェアプラットフォームから選択して、ワークショップでカスタムモデルを構築およびテストできます。
レプリカ	カスタムモデルの実行時にワークロードのバランスを取るために、並行して実行するレプリカの最大数を設定します。レプリカの数を増やしても、カスタムモデルの速度に依存するため、パフォーマンスが向上しない場合があります。
ネットワークアクセス	プレミアム機能。カスタムモデルのエグレストラフィックを設定します。パブリック：デフォルト設定。カスタムモデルは、パブリックネットワーク内の任意の完全修飾ドメイン名（FQDN）にアクセスして、サードパーティのサービスを利用できます。なし：カスタムモデルはパブリックネットワークから分離されているため、サードパーティのサービスにはアクセスできません。パブリックネットワークアクセスが有効な場合、カスタムモデルは`DATAROBOT_ENDPOINT`および`DATAROBOT_API_TOKEN`環境変数を使用できます。これらの環境変数は、ドロップイン環境または DRUM上に構築されたカスタム環境を使用するすべてのカスタムモデルで使用できます。

次に、デプロイをクリックします。ベクターデータベースが正常にデプロイされると、コンソールにリダイレクトされます。

ベクターデータベースのデプロイでは、どのような監視が可能ですか？

デプロイタイプがベクターデータベースのデプロイでは、ベクターデータベースに関連するカスタム指標が自動的に生成されます。たとえば、Total Documents、Average Documents、Total Citation Tokens、Average Citation Tokens、VDB Score Latencyなどです。ベクターデータベースのデプロイでは、サービス正常性の監視も可能です。ベクターデータベースのデプロイでは、データ探索のために予測行レベルのデータが保存されることはありません。