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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。

  • アセンブルタブで、モデル要件とstart_server.shファイルを 指定しないで 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はドロップイン環境を使用する必要があります。 ドロップイン環境には、モデルで使用される要件とstart_server.shファイルが含まれます。 これらはワークショップ内のDataRobotによって提供されます。 独自のドロップインカスタム環境を作成を作成することもできます。

  • アセンブルタブで、モデル要件とstart_server.shファイルを 指定して 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。

カスタムモデルの作成

(Optional) Create a custom model environment

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。

  • モデルの要件とstart_server.shファイルを 使用して 、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。

  • モデルの要件とstart_server.shファイルを 使用せずに 、カスタム環境を作成します。 その代わりに、この環境で使用するカスタムモデルの要件とstart_server.shファイルをモデルフォルダーに用意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

(Optional) Test locally

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。

備考

テストをしないでカスタム推論モデルをデプロイすることもできますが、DataRobotでは、デプロイの前にモデルがカスタムモデルワークショップでのテストに合格をすることが強く推奨されます。

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 .


更新しました February 20, 2024
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