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構築ページで、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. 編集アイコン をクリックし、リソース設定の更新ダイアログボックスで、カスタムモデルのリソース割り当てとネットワークアクセスを設定します。

   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。 カスタムモデルは、パブリックネットワーク内の任意の完全修飾ドメイン名（FQDN）にアクセスして、サードパーティのサービスを利用できます。 なし：カスタムモデルはパブリックネットワークから分離されているため、サードパーティのサービスにはアクセスできません。 パブリックネットワークアクセスが有効な場合、カスタムモデルはDATAROBOT_ENDPOINTおよびDATAROBOT_API_TOKENの環境変数を使用できます。 これらの環境変数は、 ドロップイン環境または DRUM上に構築された カスタム環境を使用するすべてのカスタムモデルで使用できます。

   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。

   This creates a new minor version of the custom model with edited resource settings applied.