非構造化カスタムモデルをアセンブル¶

カスタムモデルがDataRobotでサポートされているターゲットタイプを使用していない場合、非構造化モデルを作成することができます。 非構造化モデルは、入出力に任意の（つまり、構造化されていない）データを使用でき、ターゲットのタイプに関係なくモデルをデプロイおよび監視することができます。 非構造化モデルのこの特性により、予測リクエストと応答からデータを読み取る方法をより細かく制御できます。ただし、正しくアセンブルするには的確なコーディングが必要です。 非構造化入力データを処理するカスタムフックを実装して、有効な応答を生成する必要があります。

以下の2つのタイプのカスタムモデルの特性と機能を比較します。

推論モデルは、非構造化モードをサポートします。このモデルでは、入力と出力が検証されず、ほぼすべてのモードが可能です。 正確さを確認するのはユーザーの責任です。 非構造化カスタム推論モデルに固有のアセンブル手順については、DRUMのドキュメントに記載されているPythonおよびRのモデルテンプレートを参照してください。

非構造化カスタムモデルフック¶

必要な任意のフックを、Pythonモデルではcustom.py、またはRモデルではcustom.Rと呼ばれるファイル内のモデルフォルダーにモデルアーティファクトとともに含めます。

init()¶

initフックは実行の開始時に1回だけ実行され、モデルが他のフックで使用するライブラリと追加のファイルをロードできるようにします。

init(**kwargs) -> None 

init() 入力¶

init() 例¶

def init(code_dir):
    global g_code_dir
    g_code_dir = code_dir 

init <- function(…) {
    library(brnn)
    library(glmnet)
} 

init() 出力¶

init()フックは何も返しません。

load_model()¶

load_model()フックは、複数のアーティファクトから1つ以上のトレーニング済みオブジェクトをロードするために、実行の開始時に1回だけ実行されます。 トレーニング済みのオブジェクトがサポートされていない形式を使用するアーティファクトに保存されている場合、または複数のアーティファクトが使用される場合にのみ必要です。 サポートされている形式の1つの形式のアーティファクトが1つだけある場合、load_model()フックは必要ありません。

• Python：.pkl、.pth、.h5、.joblib
• Java: .mojo
• R：.rds

load_model(code_dir: str) -> Any 

load_model() 入力¶

load_model() 例¶

def load_model(code_dir):
    model_path = "model.pkl"
    model = joblib.load(os.path.join(code_dir, model_path)) 

load_model <- function(input_dir) {
    readRDS(file.path(input_dir, "model_name.rds"))
} 

load_model() 出力¶

load_model()フックは、トレーニング済みのオブジェクト（あらゆる型）を返します。

score_unstructured()¶

score_unstructured()フックは、カスタム推定器の出力を定義し、出力データに予測を返します。 変換モデルにこのフックは使用しないでください。

score_unstructured(model: Any, data: str/bytes, **kwargs: Dict[str, Any]) -> str/bytes [, Dict[str, str]] 

score_unstructured()入力¶

score_unstructured()例¶

def score_unstructured(model, data, query, **kwargs):
    text_data = data.decode("utf8") if isinstance(data, bytes) else data
    text_data = text_data.strip()
    words_count = model.predict(text_data)
    return str(words_count) 

score_unstructured <- function(model, data, query, …) {
    kwargs <- list(…)

    if (is.raw(data)) {
        data_text <- stri_conv(data, "utf8")
    } else {
        data_text <- data
    }
    count <- str_count(data_text, " ") + 1
    ret = toString(count)
    ret
} 

score_unstructured()出力¶

score_unstructured()フックは次の値を返します。

• 単一の値return data: str/bytes。
• タプルreturn data: str/bytes, kwargs: dict[str, str]。ここでkwargs = {"mimetype": "users/mimetype", "charset": "users/charset"}は、Content-Typeレスポンスヘッダーのmimetypeおよびcharsetを返すために使用されます。

非構造化モデルに関する注意事項¶

入力データ型解像度¶

score_unstructuredフックは、strまたはbytesタイプのdataパラメーターを受け取ります。

タイプチェック方法を使用して、タイプを確認できます。

• Python：isinstance(data, str)またはisinstance(data, bytes)

• R：is.character(data)またはis.raw(data)

DataRobotは、Content-Typeヘッダーを使用してdataのキャスト先のタイプを決定します。 Content-Typeヘッダーは、リクエストまたは--content-typeCLI引数で提供できます。 Content-Typeヘッダー形式はtype/subtype;parameterです（たとえば、text/plain;charset=utf8）。 以下のルールが適用されます。

• charsetが定義されていない場合、デフォルトのutf8文字セットが使用されます。定義されている場合、提供された文字セットがデータのデコードに使用されます。

• Content-Typeが定義されていない場合、kwargs={"mimetype": "text/plain", "charset":"utf8"}が入力されるため、データはテキストとして扱われ、utf8文字セットでデコードされてstrとして渡されます。

• mimetypeがtext/またはapplication/jsonで始まる場合、データはテキストとして扱われ、提供された文字セットでデコードされてstrとして渡されます。

• 他のすべてのmimetype値については、データは二値として扱われ、bytesとして渡されます。

送信データおよびkwargsパラメーター¶

上記のように、score_unstructuredは以下を返すことができます。

• 単一のデータ値：return data。

• タプル（データおよび追加パラメーター：return data, {"mimetype": "some/type", "charset": "some_charset"}）。

サーバーモード¶

サーバーモードでは、次のルールが適用されます。

• return data: str：データはテキストとして扱われます。デフォルトのContent-Type="text/plain;charset=utf8"ヘッダーがレスポンスに設定され、データはutf8 charsetでエンコードされて送信されます。

• return data: bytes：データは二値として扱われます。デフォルトのContent-Type="application/octet-stream;charset=utf8"ヘッダーがレスポンスに設定されて、データはそのまま送信されます。

• return data, kwargs：kwargsでmimetype値が欠損している場合、デフォルトのmimetypeはデータ型str/bytes -> text/plain/application/octet-streamに従って設定されます。 charset値が欠損している場合、デフォルトのutf8文字セットが設定されます。データの型がstrの場合、解決済みのcharsetを使用してエンコードされ、送信されます。

バッチモード¶

バッチモードでデバッグする最良の方法は、--outputファイルを提供することです。 返されたデータは、返されたデータのタイプに従ってファイルに書き込まれます。

• strデータはデフォルトのutf8を使用してテキストファイルに書き込まれるか、kwargs charsetで返されます。

• bytesデータはバイナリファイルに書き込まれます。 返されたkwargsはバッチモードでは表示されませんが、デバッグ中には出力できます。

補助¶

コード内のdatarobot_drum.RuntimeParameters（たとえば、custom.py）を使用して、実行されたカスタムモデルに配信されるランタイムパラメーターを読み取ることができます。 ランタイムパラメーターは、DataRobot UIで定義する必要があります。 以下は、資格情報ランタイムパラメーターの文字列を読み取る方法の簡単な例です。

from datarobot_drum import RuntimeParameters

def load_model(code_dir):
    target_url = RuntimeParameters.get("TARGET_URL")
    s3_creds = RuntimeParameters.get("AWS_CREDENIAL")
    …