Skip to content

アプリケーション内で をクリックすると、お使いのDataRobotバージョンに関する全プラットフォームドキュメントにアクセスできます。

DataRobotモデルをポータブル予測サーバーにデプロイ

DataRobot AutoMLモデルは、ポータブル予測サーバー(PPS)と呼ばれるコンテナ化されたDataRobot予測環境にデプロイできます。 AutoMLモデルをPPSにデプロイするには、AutoMLを使用してモデルを構築し、選択したモデルを外部予測環境にデプロイしてから、モニタリングを有効にしてモデルパッケージをPPSにデプロイします。 デプロイが完了すると、DataRobot予測環境にデプロイされたモデルと一緒に、このポータブルモデルを監視できます。

PPSでAutoML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[Register a model] --> B{Create an external prediction environment?}
  B --> |No|C[Deploy the model to an external prediction environment]
  B --> |Yes|D[Add an external prediction environment]
  D --> C 
  C --> E[Deploy the model package to a PPS] 

モデルの登録

DataRobot AutoMLはモデルを自動生成し、リーダーボードに表示します。 デプロイの推奨モデルがページの上部に表示されます。 この(または他の)モデルをリーダーボードからモデルレジストリに直接登録できます。

モデルの登録

モデルを外部からPPSにデプロイ

ポータブル予測サーバー(PPS)は、DataRobotモデルを外部予測環境にデプロイするためのソリューションです。 開発者ツールからPPSをダウンロードし、それを使用してモデルレジストリからモデルパッケージをデプロイできます。 実行すると、PPSインストールよりDataRobot API経由で予測が提供されます。

備考

組織の MLOps設定に応じて、 リーダーボードからPPSモデルパッケージをダウンロードして、外部デプロイできる場合があります。 ただし、モデルパッケージが外部予測環境に関連付けられていない場合、モデルの予測を監視できません。

オプション 外部予測環境を追加

PPSと互換性のあるMLOpsモデルデプロイを作成するには、モデルパッケージを外部予測環境に追加する必要があります。 DataRobotに外部予測環境がない場合は、外部予測環境を作成します。

外部予測環境を追加

モデルパッケージを外部予測環境にデプロイ

外部予測環境でMLOpsデプロイを作成するには、モデルパッケージを外部予測環境にデプロイします。

モデルを外部予測環境にデプロイ

モデルパッケージをPPSにデプロイ

モデルのPPSモデルパッケージ(.mlpkg)ファイルと、PPSの開始に使用するモニタリング付きのコマンドラインスニペットは、デプロイインベントリの 外部予測環境があるとタグ付けされたすべてのモデルで利用できます。 モデルのPPSモデルパッケージをダウンロードし、指定のdockerコマンドを使用して、モニタリングを有効にしてモデルをデプロイできます。

モデルをPPSにデプロイ


更新しました March 6, 2023
Back to top