DataRobot AI Platformの概要¶
DataRobotとは？¶
DataRobot AI Platformは、エンタープライズAIの構築、ガバナンス、監視のための統一されたエクスペリエンスを提供します。
DataRobotはどのようなソリューションを提供しているか？¶
このアプリケーションは、AIのライフサイクルのステージ（構築、ガバナンス、運用）ごとに構成されています。
構築¶
優れたAIソリューションの構築には、生成AIであれ予測AIであれ、多くのエクスペリメントが必要です。 ワークベンチでは、エクスペリメントをすばやく実行して、複数のエクスペリメントを簡単に比較し、エクスペリメントのすべてのアセットを直感的なユースケースコンテナで整理できます。
ガバナンス¶
レジストリでは、デプロイ可能なモデルパッケージを作成し、企業のガバナンスを目的としてコンプライアンスドキュメントを生成できます。
レジストリにより、すべてのAIアセットがドキュメント化され、バージョン管理下に置かれます。 テスト結果とメタデータが各AIアセットと一緒に保存されているため、DataRobotモデル、ユーザー定義モデル、外部モデルなど、モデルの出自に関係なく、自信を持ってモデルを本番環境にデプロイできます。
運用¶
コンソールを使うと、デプロイされた各モデルの動作ステータスを確認できます。
組織においてAIの活用が進むと、タスクに特化したモデルを何十、何百と持つことになるでしょう。 コンソールには、こうしたモデルのパフォーマンスを監視するための一元化されたハブが用意されており、さまざまな自動介入および通知オプションを設定することで、スムーズな処理を維持できます。
ワンクリックでデプロイ¶
しかし、デプロイは上図の構造のどこに当てはまるのでしょうか？ デプロイプロセスとは、モデルをレジストリからコンソールにシームレスに移行することです。 モデルがレジストリに登録されテストされると、ワンクリックでデプロイできるようになります。
クリックしてデプロイすると、DataRobotの自動化によって、選択した予測環境にモデルのAPIエンドポイントが作成され、すべての可観測性と監視が設定されます。
これら4つのデプロイオプションがすべてサポートされています。
- DataRobotモデルをDataRobot予測サーバーにデプロイ
- DataRobotモデルを外部の予測サーバーにデプロイ
- カスタムモデルをDataRobot予測サーバーにデプロイ
- カスタムモデルを外部の予測サーバーにデプロイ
生成AI¶
DataRobotの生成AI製品では、DataRobotの予測AIエクスペリエンスに基づいて信頼性スコアを作成し、お気に入りのライブラリの使用、LLMの選択、サードパーティのツールの統合を行うことができます。 AIは、ビジネスに価値をもたらす場所ならどこでも埋め込みやデプロイを行い、パイプライン内の各アセットに組み込み型ガバナンスを活用できます。
DataRobotの内部では、生成AIと予測AIの区別はほとんどありません。 しかし、多くのチュートリアルやサンプルがこの線引きに従って構成されていることがわかります。
- _予測AI_には、時系列、分類、連続値、および異常検知やクラスタリングなどの教師なし機械学習が含まれます。
- _生成AI（GenAI）_には、基盤モデルを使ったテキストと画像の生成が含まれます。
どちらのエクスペリエンスを選ぶべきか？¶
DataRobotで作業する場合、インターフェイスには2つの選択肢があります。
- Webブラウザー経由でアプリにログインし、NextGenまたはDataRobot Classicのいずれかのグラフィカルユーザーインターフェイス（UI）を使用します。
- REST APIまたはPythonクライアントパッケージを使用して、プログラムからアクセスします。
プログラムによってDataRobotを使用することに関心がある場合は、まずUIでワークフローを試してみることをお勧めします。 DataRobotは、どちらのインターフェイスでも完全なアクセシビリティをお約束します。そのため、1つの選択肢に縛られることはありません。 次のことが可能であることを覚えておくとよいでしょう。
- いつでもコードとUIを柔軟に切り替えることができます。
- 異なるオプションを使用している他のユーザーとシームレスにコラボレーションできます。
- コードを書くときは、好きな開発環境を使用できます。
備考
UIベースの製品に関心がある場合は、DataRobot ClassicとNextGenの機能を比較したテーブルを提供する機能マトリックスもご覧ください。
NextGen¶
エクスペリメントベースの反復ワークフローを実現するワークベンチ、モデルの進化を追跡し、バージョン管理されたモデルを一元管理するためのレジストリ、デプロイされたモデルを監視・管理するコンソールで構成された、直感的なUIベースの製品です。 また、NextGenは、GenAIのエクスペリメント、ノートブック、アプリを作成するためのゲートウェイも提供します。
コード¶
REST APIまたはPythonクライアントパッケージを使用してDataRobotにアクセスするための、プログラムによる代替手段です。
Classic¶
最初にリリースしたUIベースのバリュードリブンAI製品。 幅広い相互運用性を持ち、機械学習を活用した完全なAIライフサイクルプラットフォームを提供し、機械学習のエクスペリメントと運用のためのエンドツーエンドの機能を備えています。 DataRobot Classicは、 NextGenと呼ばれる新しいユーザーインターフェイスに移行中です。
「DataRobot Classicの5つのステップ」を開く
ヘルプを得るには¶
以下のどこからでもヘルプを得ることができます。
スタートガイドで提供されているオンボーディングリソースは、利用可能なコンテンツ全体のごく一部です。 一般的なリファレンスのセクションに進む前に、このセクションで入門的なチュートリアルと実習をお試しください。
DataRobotサポートにメールで質問したり、問題を報告したりできます。 既存のお客様はカスタマーサポートポータルもご利用いただけます。
担当のカスタマーサクセスマネージャーやアプライドAIエキスパートが、コンサルティングやベストプラクティスの共有を行い、DataRobotを活用してAIの価値を高めるお手伝いをいたします。
次のステップ¶
さて、次は何をしましょうか？ DataRobotを習得する最善の方法は実践です。 紹介されている2つの演習に1時間かけて取り組めば、クリックや検索に費やす膨大な時間を節約できるでしょう。