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カスタム推論モデルの作成¶

カスタム推論モデルは、ユーザーが作成して、カスタムモデルワークショップを介して（ファイルのコレクションとして）、DataRobotにアップロードできる事前トレーニング済みのモデルです。次に、モデルアーティファクトをアップロードして、DataRobotの一元化されたデプロイハブにカスタム推論モデルを作成、テスト、およびデプロイすることができます。

カスタム推論モデルは、以下のうちいずれかの方法でアセンブルできます。

カスタムモデルを作成し、モデルのフォルダーにWebサーバーのスコアリングコードとstart_server.shファイルを含めます。このタイプのカスタムモデルは、カスタムまたはドロップイン環境と組み合わせることができます。
Webサーバーのスコアリングコードとstart_server.shファイルなしでカスタムモデルを作成します。このタイプのカスタムモデルはドロップイン環境を使用する必要があります。ドロップイン環境には、モデルによって使用される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。これらはワークショップ内のDataRobotによって提供されます。独自のドロップインカスタム環境を作成を作成することもできます。

Be sure to review the guidelines for assembling a custom model before proceeding. カスタムモデルと環境フォルダーの間でファイルが重複している場合は、モデルのファイルが優先されます。

備考

カスタムモデルのファイルコンテンツを組み立てると、DataRobotにアップロードする前に開発目的でローカルでコンテンツをテストできます。ワークショップでカスタムモデルを作成した後、アセンブルタブからテストスイートを実行できます。

新しいカスタムモデルの作成¶

カスタム環境を作成するには、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、モデルタブを選択します。このタブには、作成したモデルが一覧表示されます。 新しいモデルを追加をクリックします。

カスタム推論モデルを追加ウィンドウで、以下の表に記載されているフィールドに入力します。

	要素	説明
	モデル名	カスタムモデルに名前を付けます。
	ターゲットタイプ/ターゲット名	ターゲットタイプ（二値分類、連続値、多クラス、異常検知、または非構造化）を選択して、ターゲット特徴量の名前を入力します。
	正のクラスのラベル/負のクラスのラベル	これらのフィールドは、二値分類モデルに対してのみ表示されます。正のクラスのラベルとして使用する値と負のクラスのラベルとして使用する値を指定します。 For a multiclass classification model, these fields are replaced by a field to enter or upload the target classes in `.csv` or `.txt` format.

オプションフィールドを表示をクリックし、必要に応じて、予測しきい値、モデルの構築に使用したコーディング言語、および説明を入力します。
フィールドに入力したら、カスタムモデルを追加をクリックします。
アセンブルタブの右側のモデル環境で、右側の基本環境ドロップダウンメニューをクリックして環境を選択し、モデル環境を選択します。モデル環境は、カスタムモデルのテストとデプロイに使用されます。

備考

基本環境プルダウンメニューにはドロップインモデル環境（存在する場合）と、作成可能なカスタム環境が含まれています。
左側のモデルでファイルをドラッグアンドドロップするか、参照してコンテンツを追加します。または、リモート統合リポジトリを選択します。

ローカルファイルを参照をクリックすると、ローカルフォルダーを追加するオプションが表示されます。ローカルフォルダーは、モデル自体ではなく、モデルに必要な依存ファイルおよび追加のアセット用です。モデルファイルがフォルダーに含まれている場合でも、ファイルがルートレベルに存在しない限り、DataRobotからモデルファイルにアクセスすることはできません。ルートファイルは、フォルダー内の依存関係を指すことができます。

備考

また、ウェブサーバーのスコアリングコードとstart_server.shファイルをモデルのフォルダーにアップロードする必要があります（モデルとドロップイン環境を組み合わせる場合を除く）。