カスタム推論モデルのデプロイ¶

カスタムモデルワークショップを使用して、カスタム推論モデルを作成すると、カスタムモデル環境にデプロイできます。

カスタム推論モデルをデプロイするには：

1. モデルレジストリ > カスタムモデルワークショップ > モデルに移動し、デプロイするモデルを選択します。

2. アセンブルタブで、画面の中央にあるデプロイリンクをクリックします。

   

   備考

   モデルがテストされていない場合は、今すぐテストするまたはテストせずにパッケージをデプロイするように求められます。 モデルによる予測が可能であることをテストしてから、デプロイすることをお勧めします。

   モデルをアップロードすると、デプロイ情報ページが表示されます。 カスタムモデルのほとんどの情報は自動的に指定されます。

3. モデルヘッダーの下に、機能検定データが表示されます。 このデータはモデルのトレーニングデータの分割で、モデルパフォーマンスの評価に使用されます。

   

4. デプロイ情報とデプロイを入力を追加します。

予測の作成¶

カスタム推論モデルをデプロイしたら、DataRobotによって管理されている専用の予測サーバーへのAPI呼び出しを使用して予測できます。 予測APIの使用の詳細については、予測のドキュメントを参照してください。

デプロイログ¶

カスタムモデルをデプロイすると、このタイプのデプロイに一意のログレポートが生成されるため、DataRobot内からカスタムコードをデバッグし、予測リクエストの失敗のトラブルシューティングを行うことができます。

デプロイされたモデルのログを表示するには、デプロイに移動し、アクションメニューを開いて、ログを表示を選択します。

次の2種類のログにアクセスできます。

• ランタイムログは失敗した予測リクエストのトラブルシューティングに使用できます（予測タブまたはAPIからアクセス）。 このログは、デプロイされたカスタムモデルを実行しているDockerコンテナからキャプチャされ、最大1MBのデータが含まれます。 予測リクエストを行った後、ログは5分間キャッシュされます。 更新をクリックすると、ログを再リクエストできます。

  

• デプロイログはデプロイ中にカスタムモデルが失敗した場合、自動的にキャプチャされます。 ログは、デプロイの一部として恒久的に保存されます。

  

検索バーを使用して、ログ内の特定の参照を検索できます。 ログをダウンロードをクリックすると、ログのローカルコピーを保存できます。