外部モデルのデプロイ¶
次のいずれかの方法を使用して、外部（リモート）モデルをデプロイできます。
デプロイした後、監視エージェントを使用して外部デプロイを監視できます。
外部モデルパッケージのデプロイ¶
このセクションでは、外部（リモート）モデルのモデルパッケージを使用してデプロイを作成する方法の概要を説明します。 進める前に、モデルレジストリに外部モデルパッケージが登録されていることを確認してください。
備考
予測を送信するには、最初に監視エージェントを設定する必要があります。 設定情報については、エージェントの内部ドキュメントを参照してください。
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モデルレジストリ > モデルパッケージと移動し、デプロイしたい外部モデルパッケージのアクションメニューからデプロイを選択します。
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デプロイ情報とデプロイを入力を追加します。
外部デプロイを作成したら、追加の設定には2つのオプションがあります。 以下を実行することが可能です。
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過去の予測データをデプロイにアップロードして、過去のデータドリフトと精度を分析します。
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監視エージェントでデプロイを計測して、将来の予測を監視します。 これを行うには、予測タブに移動し、モニタリングスニペットにアクセスします。
予測タブでスコアリング用の予測データを追加する場合は、時系列予測に必要な特徴量を予測データセットに含める必要があります。
Forecast Distance：.mlpkgファイルをダウンロードするときにDataRobotによって提供されます。dr_forecast_point：.mlpkgファイルをダウンロードするときにDataRobotによって提供されます。Datetime_column_name：タイムスタンプ予測行に使用する日付/時刻特徴量を定義します。Series_column_name：複数系列デプロイに使用される特徴量（系列ID）を定義します（該当する場合）。
トレーニングデータをアップロードして外部モデルをデプロイします。¶
このセクションでは、過去に予測を行ったモデルのトレーニングデータをアップロードする方法について説明します。 過去の予測をデプロイインベントリにアップロードすると、過去のデータドリフトと精度の統計を分析できます。 監視エージェントを使用して外部デプロイを計測し、将来の予測を監視して、デプロイ後に追加の過去の予測データを追加します。
トレーニングデータを使用してデプロイを作成するには：
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デプロイに移動して、+ デプロイの追加リンクをクリックします。
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トレーニングデータセットを追加ヘッダーの参照を選択し、ローカルファイルを選択して、XLSX、CSV、またはTXT形式のトレーニングデータをアップロードします。 AIカタログからトレーニングデータを選択することもできます。
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トレーニングデータセットを選択した後、トレーニングデータを使用したモデルに関する情報を指定します。 完了したら、デプロイの詳細に進むを選択して、デプロイの詳細を設定します。
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デプロイ情報とデプロイを入力を追加します。
外部デプロイを作成したら、追加の設定には2つのオプションがあります。 過去の予測データをデプロイにアップロードして、過去のデータドリフトと精度を分析できます。 監視エージェントを使用して、デプロイをインストルメント化して、将来の予測を監視することもできます。 これを行うには、予測タブに移動し、モニタリングスニペットにアクセスします。