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カスタムモデル環境

カスタム推論モデルを作成するには、モデルが使用する環境を選択する必要があります。環境には、モデルで使用するパッケージ、言語、およびシステムライブラリが含まれます。次の2つのタイプの環境のいずれかを選択できます。

  • ドロップイン環境には、モデルで使用するWebサーバーのスコアリングコードとstart_server.shファイルが含まれます。これらはDataRobot社から提供されており、Workshop内に含まれています。

  • カスタム環境にはスコアリングコードとstart_server.shファイルが含まれていないため、環境で使用するカスタムモデルのフォルダーに配置する必要があります。ワークショップでは、独自のものを作成できます。スコアリングコードとstart_server.shファイルを環境フォルダーに含めることで、カスタムのドロップイン環境を作成することもできます。

カスタムモデルとは別の環境を提供することで、DataRobotで環境を構築することができます。その場合、その環境を任意の数のモデルで再利用できます。また、モデルのコードおよびモデルアーティファクトを含むフォルダーをアップロードするだけでモデルを提供する機能もあります。各モデルにWebサーバーのスコアリングコードとstart_server.shファイルを提供する必要はありません。

ドロップイン環境

DataRobotは、カスタムモデルワークショップからドロップイン環境を提供します。ドロップイン環境には、カスタムモデルのWebサーバーのスコアリングコードとstart_server.shファイルが含まれているため、これらのコンポーネントをモデルのフォルダーに提供する必要はありません。次の表に、DataRobotが提供するドロップイン環境の詳細を示します。カスタムモデルワークショップ環境タブ内では、各環境に対して [[DataRobot]] が先頭につけられています。

環境名 互換性
Javaドロップイン DataRobotスコアリングコードモデル
Python 3 PyTorchドロップイン PyTorchモデル(.pth)
Python 3 Scikit-Learnドロップイン Scikit-Learnモデル(.pkl)
Python 3 XGBoostドロップイン ネイティブXGBoostモデル(.pkl)
Python 3 Kerasドロップイン TensorFlow(.h5)を用いたKerasモデル
Rドロップイン環境 メソッド名とパッケージ名が一致する場合、caretを使って学習したモデル(こちらを参照)(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。)。

備考

すべてのPython環境には、(必要に応じて)前処理を支援するScikit-Learnが含まれていますが、sklearnモデルで予測ができるのはScikit-Learnだけです。

カスタム環境の作成

カスタム環境を作成するには、.tar、.tar.gz、または.zip形式の圧縮フォルダーをアップロードする必要があります。カスタム環境フォルダーの準備に関するガイドラインを確認してから進めてください。また、環境フォルダーにスコアリングコードとstart_server.shファイルを追加して、ドロップイン環境を作ることも検討することができます。

モデルレジストリ > カスタムモデルワークショップに移動し、環境タブを選択します。このタブには、DataRobotが提供する環境と自分の作成した環境が一覧表示されます。新しい環境を追加をクリックして環境の詳細を設定します。

モーダルのフィールドに入力します。

フィールド 説明
環境名 環境の名前。
コンテキストファイル Dockerfileおよびその他の関連ファイルを含むtarballアーカイブ
構築済みイメージ(任意) tarballとして.tar、.gz、または.tgz形式で保存されたDockerイメージ。構築済みのイメージを提供する場合は、コンテキストファイルを提供する必要‎は_ありません_。(コンテキストが構築済みのイメージに含まれる環境のコンテンツに関する情報を提供するため、不要です。)
プログラミング言語 環境が作られた言語。

すべてのフィールドに入力して追加をクリックします。カスタム環境をワークショップで使用する準備が整います。

構築済みイメージを提供した場合、またはコンテキストファイルを使用して環境を構築した場合は、構築した環境イメージを.tarとしてダウンロードできます。

環境バージョンの追加

ワークショップにカスタム環境の新しいバージョンを追加して、トラブルシューティングまたは更新します。バージョンタブで、新規バージョンを選択します。

新規バージョンのファイルをアップロードし、簡単な説明をしてから、追加をクリックします。

バージョンタブで新規バージョンを使用でき、過去の環境バージョンは後で使用できるように保存されます。


更新しました February 22, 2022
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