外部モデルの登録¶
監視エージェントによって監視される外部モデルのモデルパッケージを作成するには、モデルレジストリ > モデルパッケージに移動します。 新しいパッケージの追加をクリックして、新しい外部モデルパッケージを選択します。
表示されるダイアログボックスで、統計情報を取得する監視エージェントで監視するモデルに関連するフィールドに入力します。
次の表にフィールドを示します。
フィールド | 説明 |
---|---|
パッケージ名 | モデルパッケージの名前。 |
パッケージの説明(オプション) | モデルパッケージを説明する情報。 |
モデルの場所(オプション) | DataRobotの外部で実行しているモデルの場所。 folder1/opt/model.tarなどのファイルパスの形式で場所を入力します。 |
構築環境 | モデルの構築に使用したプログラミング言語。 |
トレーニングデータ(オプション) | ローカルまたはAIカタログを介してアップロードされたトレーニングデータのファイル名。 別のファイルをアップロードして使用する場合は、選択をクリアをクリックします。 |
ホールドアウトデータ(オプション) | ローカルで、またはAIカタログを介してアップロードされるホールドアウトデータのファイル名。 ホールドアウトデータを使用して、精度ベースラインを設定し、ターゲットドリフトモデルとチャレンジャーモデルのサポートを有効にします。 |
ターゲット | モデルが予測するデータセットの列名。 |
予測タイプ | モデルで作成する予測のタイプ(二値分類または連続値)。 分類モデルの場合、PositiveおよびNegativeクラスラベルと予測のしきい値を指定する必要があります。 |
予測列 | 予測結果を含むホールドアウトデータセット内の列の名前。 |
時系列モデルを登録する場合は、これは時系列モデルですにチェックを入れてください。 次に、追加フィールドに入力する必要があります。
フィールド | 説明 |
---|---|
予測日の特徴量 | 予測ポイントとして使用できる日付の範囲(有効な予測範囲)を検出するためにDataRobotが使用する日付/時刻値を含むトレーニングデータセット内の列。 |
日付/時刻形式 | トレーニングデータセット内の日付/時刻特徴量によって使用される形式。 |
予測ポイントの特徴量 | 予測が行われるポイントを含むトレーニングデータセット内の列。 |
予測単位 | 時間ステップを構成する時間単位(秒、日、月など)。 |
予測距離の特徴量 | 予測ウィンドウ内の一意の時間ステップ(相対位置)を含むトレーニングデータセット内の列。 時系列モデルは、予測距離ごとに1つの行を出力します。 |
系列識別子(オプション。複数系列モデルに使用されます) | 各行が属する系列を識別するトレーニングデータセット内の列。 |
モデルパッケージのすべてのフィールドを定義したら、パッケージの作成 をクリックします。 パッケージがモデルレジストリに読み込まれ、使用できるようになります。
精度ベースラインの設定¶
(デプロイ時にターゲットドリフトおよびチャレンジャーモデルを有効にする)外部モデルの精度ベースラインを設定するには、ホールドアウトデータを提供する必要があります。 モデルはアプリケーション外のリモート予測環境でホストされるため、DataRobotはモデルを使用しても、通常はベースラインとして機能する予測を生成することができません。 外部モデルパッケージを登録するときにホールドアウトデータを提供し、予測を含む列を指定します。
更新しました August 22, 2023
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