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カスタムモデルリソースの管理

カスタム推論モデルを作成した後、モデルが消費するリソースを設定して、スムーズなデプロイを促進し、本番環境で発生する可能性のある環境エラーを最小限に抑えることができます。

リソースの割り当てとアクセスを設定するには:

  1. モデルレジストリ > カスタムモデルワークショップ に移動します。

  2. モデルタブで、管理するモデルをクリックしてから、アセンブルタブをクリックします。

  3. カスタムモデルのモデルのアセンブルページで、デプロイステータスの下にあるリソース設定を行います。

    備考

    これらの設定は、モデルレジストリ > モデルパッケージページのカスタムモデルのモデルパッケージでも確認できます。 カスタムモデルパッケージをクリックし、パッケージ情報タブでリソースの配分セクションまで下にスクロールします。

  4. Click the edit icon and configure the custom model's resource allocation and network access settings in the Update resource settings dialog box:

    リソース設定へのアクセス

    ユーザーはモデルに割り当てられる最大メモリーを決定できますが、追加のリソース設定を行うことができるのは組織の管理者だけです。

    バランスの悪いメモリー設定

    DataRobotでは、必要な場合にのみリソース設定を行うことをお勧めします。 以下のメモリー設定では、Kubernetesメモリーの「制限」(メモリーの最大許容量)が設定されます。ただし、メモリーの「リクエスト」(メモリーの最小許容量)を設定することはできません。 このため、「制限」値をデフォルトの「リクエスト」値より大きく設定することができます。 メモリーの「リクエスト」と増加した「制限」によるメモリー許容量との不均衡が生じ、カスタムモデルがメモリー使用量の上限を超える場合があります。 その結果、カスタムモデルの頻繁な削除や再起動により、カスタムモデルが実行時に不安定になる場合があります。 メモリー設定を増やす必要がある場合は、組織レベルで「リクエスト」を増やすと、この問題を軽減できます。詳細については、DataRobotサポートまでお問い合わせください。

    設定 説明
    メモリー カスタム推論モデルに割り当てることのできるメモリーの最大量を決定します。 設定された最大値以上のメモリーが割り当てられたモデルはシステムによって排除されます。 この問題がテスト中に発生した場合、テストは失敗としてマークされます。 モデルのデプロイ時に発生した場合は、Kubernetesによってモデルが自動的に再起動されます。
    レプリカ カスタムモデルの実行時にワークロードのバランスを取るために、並行して実行するレプリカの最大数を設定します。 レプリカの数を増やしても、カスタムモデルの速度に依存するため、パフォーマンスが向上しない場合があります。
    ネットワークアクセス プレミアム機能。 カスタムモデルのエグレストラフィックを設定します。
    • パブリック:デフォルト設定。 The custom model can access any fully qualified domain name (FQDN) in a public network to leverage third-party services.
    • None: The custom model is isolated from the public network and cannot access third party services.
    When public network access is enabled, your custom model can use the DATAROBOT_ENDPOINT and DATAROBOT_API_TOKEN environment variables. These environment variables are available for any custom model using a drop-in environment or a custom environment built on DRUM.

    プレミアム機能:ネットワークアクセス

    _新しく_作成したカスタムモデルはすべて、デフォルトでパブリックネットワークにアクセスできます。ただし、2023年10月より前に作成されたカスタムモデルの新しいバージョンを作成した場合、その新しいバージョンは、パブリックアクセスを有効にする(アクセスをパブリックに設定する)まで、パブリックネットワークから隔離された(アクセスがなしに設定された)ままです。 パブリックアクセスを有効にすると、後続の各バージョンは、前のバージョンのパブリックアクセス定義を継承します。

  5. カスタムモデルのリソース設定を行ったら、保存をクリックします。

    編集したリソース設定が適用された新しいバージョンのカスタムモデルが作成されます。

    凍結バージョン

    リソース設定を更新できるのは、最新のモデルバージョンに限ります。 さらに、最新のモデルバージョンが登録またはデプロイされている場合は、更新されたリソース設定を適用できず、変更を保存しようとすると、「凍結バージョン」の警告が表示されます。

    この警告が表示された場合は、カスタムモデルバージョンを新規作成し、リソース設定を更新してから、正しい設定でモデルを登録してデプロイします。


更新しました February 6, 2024