DataRobot環境でのカスタムモデルのデプロイ¶

カスタム推論モデルでは、トレーニング済みモデルをDataRobotに取り込むことができます。 カスタムモデルをDataRobot予測環境にデプロイするには、カスタムモデルワークショップでカスタムモデルを作成できます。 次に、そのモデルを準備、テスト、登録すると一元化されたデプロイハブにデプロイできます。ここではDataRobotのデプロイ済みモデルと一緒に監視、管理、および制御できます。 DataRobotは、Python、R、Javaを始めとするさまざまなコーディング言語で構築されたモデルをサポートします。

DataRobotでカスタムモデルを作成してデプロイするには、以下に概説するワークフローに従います。

graph TB
  A[カスタムモデルの作成] --> B{カスタムモデル環境を使用?} 
  B --> |はい|C[カスタムモデル環境の作成]
  B --> |いいえ|D[カスタムモデルの準備];
  C --> D
  D --> E{ローカルでのテスト?}
  E --> |いいえ|H[DataRobotでカスタムモデルをテスト]
  E --> |はい|F[DataRobot Model Runnerのインストール]
  F --> G[カスタムモデルをローカルでテスト]
  G --> H
  H --> I[カスタムモデルを登録]
  I --> J[カスタムモデルのデブロイ] 

カスタムモデルの作成¶

カスタム推論モデルは、ユーザーが作成して、カスタムモデルワークショップを介してDataRobotにアップロードできる事前トレーニング済みのモデル（またはファイルのコレクション）です。

カスタム推論モデルは、以下のうちいずれかの方法でアセンブルできます。

• モデルのフォルダーにWebサーバーのスコアリングコードとstart_server.shシェルファイルを含めて、カスタムモデルを作成します。 このタイプのカスタムモデルは、カスタムまたはドロップイン環境と組み合わせることができます。

• モデルのフォルダーにWebサーバーのスコアリングコードとstart_server.shシェルファイルなしで、カスタムモデルを作成します。 このタイプのカスタムモデルには、モデルで使用するWebサーバースコアリングコードとstart_server.shファイルを指定するドロップイン環境が必要です。 DataRobotが提供するドロップイン環境を使用するか、 カスタムドロップイン環境を作成できます。

カスタムモデルの作成

オプション：カスタムモデル環境の作成¶

カスタム環境またはカスタムドロップイン環境を使用する場合は、カスタムモデルワークショップでその環境を作成する必要があります。 これらの環境を他のカスタムモデルで再利用できます。

カスタムモデル環境は、以下のうちいずれかの方法でアセンブルできます。

• Webサーバーのスコアリングコードとモデルのstart_server.shファイルを含めて、カスタムドロップイン環境を作成します。 DataRobotは、カスタムモデルワークショップから デフォルトのドロップイン環境をいくつか提供します。

• Webサーバーのスコアリングコードとstart_server.shファイルなしでカスタムモデルを作成します。 代わりに、この環境で使用する予定のカスタムモデルのモデルフォルダーに、Webサーバーのスコアリングコードとstart_server.shファイルを指定する必要があります。

カスタムモデル環境の作成

カスタムモデルの準備¶

カスタムモデルと環境をDataRobotに追加する前に、モデルと環境を正常に実行するために必要なファイルを準備して構造化する必要があります。 カスタムモデルの準備に必要なツールとテンプレートは、カスタムモデルGitHubリポジトリで用意されています。（このリンクをクリックする前にGitHubにログインしてください。）。 モデルのファイルとフォルダー構造を確認したら、モデルのテストに進んでください。

カスタムモデルの準備

オプション：ローカルでのテスト¶

DataRobot Model Runner（DRUM）を使用して、ローカルでPython、R、およびJavaのカスタムモデルで作業できるようになりました。 DataRobotに追加する前に、カスタムモデルを実行して予測できることを確認できます。 ただし、このテストは開発用に意図されています。DataRobotではカスタムモデルワークショップを使用して、デプロイする予定のモデルをテストすることをお勧めします。

ローカルでのカスタムモデルのテスト

DataRobotでのテスト¶

カスタムモデルワークショップでカスタムモデルをテストすると、デプロイ前にモデルが機能することを確認できます。 これらのテストでは、モデル環境を使用してモデルを実行し、テストデータで予測を行います。

DataRobotでのカスタムモデルのテスト

カスタムモデルの登録¶

カスタムモデルワークショップでカスタム推論モデルを正常に作成しテストしたら、モデルレジストリにデプロイ可能なモデルパッケージとして追加できます。

カスタムモデルの登録

カスタムモデルのデブロイ¶

モデルレジストリにカスタム推論モデルを登録したら、デプロイできます。 デプロイされたカスタムモデルで、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。

カスタムモデルをデプロイ .