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アプリケーション内で をクリックすると、お使いのDataRobotバージョンに関する全プラットフォームドキュメントにアクセスできます。


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カスタムモデルが含まれるので、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に表示される各環境の前には[DataRobot]と表示されます。 You can select these drop-in environments when you create a custom model.

環境名と例 Model compatibility & artifact file extension
Python 3 ONNXドロップイン ONNXモデル(.onnx
Python 3 PMMLドロップイン PMMLモデル(.pmml
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
Javaドロップイン DataRobotスコアリングコードモデル(.jar
ドロップイン環境 R models trained using CARET (.rds)
Due to the time required to install all libraries recommended by CARET, only model types that are also package names are installed (e.g., brnn, glmnet). Make a copy of this environment and modify the Dockerfile to install the additional, required packages. To decrease build times when you customize this environment, you can also remove unnecessary lines in the # Install caret models section, installing only what you need. CARETドキュメントを参照して、モデルの手法がパッケージ名と一致しているかどうかを確認してください。 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。
Juliaドロップイン* Julia models (.jlso)
* The Julia drop-in environment isn't officially supported; it is provided as an example.



更新しました May 3, 2023
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