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。
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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の環境タブ内では、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。