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を登録するには、外部モデルを登録済みのモデルまたはバージョンとして追加します。

1. モデルレジストリ > 登録済みのモデルページで、新規モデルを登録 > 外部モデルをクリックします。

   

2. 新しい外部モデルを登録ダイアログボックスで、以下を設定します。

   

   フィールド	説明
   モデルのバージョン名	モデルバージョンとして登録されるモデルの名前。
   モデルバージョンの説明（任意）	登録済みモデルバージョンとして追加されるモデルを説明する情報。
   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	モデルが行っている予測のタイプ。 予測タイプに応じて、追加の設定を構成する必要があります。 連続値：追加設定なし。 二値：二値分類モデルの場合は、PositiveクラスとNegativeクラスのラベル、および予測しきい値を入力します。 多クラス：多クラス分類モデルでは、ターゲットのターゲットクラスを1行に1クラスずつ入力またはアップロード（.csv、.txt）します。 クラスがモデルの予測に正しく適用されるように、クラスの順序は、モデルが予測したクラスの確率と同じである必要があります。 多ラベル：多ラベルモデルでは、ターゲットのターゲットラベルを1行に1ラベルずつ入力またはアップロード（.csv、.txt）します。 ラベルがモデルの予測に正しく適用されるように、ラベルの順序は、モデルが予測したラベルの確率と同じである必要があります。 テキスト生成： プレミアム機能。 詳細については、 生成モデルの監視サポートを参照してください。
   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。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。

   最後に、登録モデルの設定を行います。

   フィールド	説明
   モデルの登録	次のいずれかを選択： 新規モデルの登録：登録済みのモデルを新規作成します。 これにより、最初のバージョン（V1）が作成されます。 既存のモデルに新しいバージョンとして保存：既存の登録済みモデルのバージョンを作成します。 これにより、バージョン番号が増加し、登録済みモデルに新規バージョンが追加されます。
   登録モデルの名前/登録済みのモデル	次のいずれかを実行します。 登録済みモデル名：新しい登録モデルに一意でわかりやすい名前を入力します。 組織内のどこかに存在する名前を選択すると、モデルの登録に失敗したという警告が表示されます。 登録済みのモデル：新規バージョンを追加する既存の登録済みモデルを選択します。
   登録モデルのバージョン	自動的に割り当て済み。 作成するバージョンの予想バージョン番号（V1, V2, V3など）が表示されます。 新しいモデルを登録を選択すると、これは常にV1になります。
   オプション設定
   バージョン説明	このモデルパッケージが解決するビジネス上の問題、またはより一般的には、このバージョンで表されるモデルについて説明します。
   タグ	+ 項目を追加をクリックし、モデルバージョンにタグ付けする各キーと値のペアのキーと値を入力します。 タグは登録済みモデルには適用されず、その中のバージョンにのみ適用されます。 新規モデルの登録時に追加されたタグがV1に適用されます。

3. 外部モデルのすべてのフィールドを定義したら、登録をクリックします。

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。