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予測APIスニペット

DataRobotが提供するPythonコードのサンプルを使用することもできます。スコアリングのためにCSVまたはJSONファイルを送信するのに必要なコマンドと識別子が含まれます。このコードは予測APIとともに使用することができます。

追加情報については、以下の資料も参照してください。

インテグレーション

APIを使用してモデルを本番アプリケーションに統合する際に予測APIスクリプトコードを使用するには、サンプルに従い、必要な変更を行います。

サンプルコードをコピーし、必要に応じて修正します。下記の表は、ページ上の関連要素の一部を示します。

コンテンツ 説明 実際のコードでの処理
予測タイプ(1) 使用する予測方法を決定します(単一ジョブまたはバッチジョブ)。選択した設定に従ってスニペットが更新されます。 クリックすると形式が切り替わります。
インターフェース(2) 作成する予測スクリプトのタイプを決定します。いずれかの方法を選択します。 2. CLI:DataRobot APIクライアントを使用したスタンドアロンスクリプト 4. APIクライアント:PythonベースのDataRobot APIクライアントを使用したスニペットの例 6. HTTP:Pythonベースのhttpリクエストを直接使用したスニペットの例 クリックすると形式が切り替わります。
コード概要画面(3) ローカルマシンにダウンロードして実行するために必要となるコードを表示します。 必要に応じて編集を行います。

コードをデプロイするには、サンプルをコピーするか、次のいずれかの操作を行います。

データドリフトの無効化

個々の予測リクエストのデータドリフト追跡は、ユニーク数のヘッダーをリクエストに適用することによって無効化できます。これは、実世界の結果を伴わない合成データを使用する場合などに便利です。

ヘッダー(X-DataRobot-Skip-Drift-Tracking=1)をリクエストデータに挿入します。例:

headers['X-DataRobot-Skip-Drift-Tracking'] = '1'
requests.post(url, auth=(USERNAME, API_KEY), data=data, headers=headers)

適用すると、予測のドリフト追跡は計算されなくなります。しかし、サービスの状態は引き続き提供されます(データエラー、システムエラー、実行時間など)。

モニタリングスニペット

外部モデルデプロイを作成すると、MMLOpsエージェントでデプロイ統計をレポートするにはモニタリングスニペットを使用する必要があることが通知されます。

デプロイでスニペットを表示するには、ページの下部にあるリンクを使用するか、予測 > モニタリングにナビゲートします。

モニタリングスニペットは、モデルの統計をDataRobot MLOpsに送信し、デプロイメントでそれらの統計を表すようにMLOpsライブラリを設定するように設計されています。この機能を使用して、スコアリングコード指標をデプロイにレポートします。

デプロイでスコアリングコードを実装するには、Java言語を選択し、スニペットを使用する準備ができたらスニペットをクリップボードにコピーします。詳細な手順については、MLOpsエージェントの内部ドキュメントに含まれているクイックスタートガイドをリファレンスしてください。

デプロイを監視するようにMLOpsエージェントをまだ設定していない場合、MLOpsエージェントのtarballのダウンロードを、モニタリングタブから行うことができます。エージェントをセットアップするための追加ドキュメントは、tarballに含まれています。


更新しました March 1, 2022
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