外部モデルのデプロイ¶
外部インフラストラクチャ上で予測を行うモデルを監視するために、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。
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。
次に、デプロイ情報を追加しデプロイを実行します。
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。
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組み込んだデプロイを使って、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。