外部予測環境の追加¶

（DataRobot外の）独自のインフラストラクチャで実行されるモデルは、異なる環境で実行される可能性があり、デプロイ権限と承認プロセスが異なる場合があります。 たとえば、テスト環境にモデルをデプロイする権限はどのユーザーにもありますが、本番環境へのデプロイには厳格な承認ワークフローが必要となり、承認された人にしか許可されない場合があります。 予測環境は、デプロイ環境をグループ化し、グループ化されたデプロイ権限と承認ワークフローをサポートすることで、デプロイガバナンスをサポートします。

新しい外部予測環境の追加¶

DataRobotでは、外部予測環境を作成、管理、および共有することができます。 このため、 ポータブル予測サーバーで実行されているDataRobotモデルと、 監視エージェントによって監視されているリモートモデルの両方に使用する予測環境を指定できます。

外部インフラストラクチャにモデルをデプロイするには、カスタム外部予測環境を作成します。

1. デプロイ > 予測環境をクリックし、+ 予測環境を追加をクリックします。

   

2. 予測環境を追加ダイアログボックスで、次のフィールドに入力します。

   

   フィールド	説明
   名前	わかりやすい予測環境名を入力します。
   説明	（オプション）外部予測環境の説明を入力します。
   プラットフォーム	モデルを実行し、予測を行う外部プラットフォームを指定します。

3. サポートされているモデル形式で、1つ以上の形式を選択し、手動または管理エージェントを使用して、予測環境にデプロイできるモデルを制御します。 利用可能なモデル形式は、 DataRobotまたは DataRobotスコアリングコード、 外部モデル、および カスタムモデルです。

   重要

   DataRobotまたはDataRobotスコアリングコードのいずれか1つだけを選択できます。

   

4. （オプション） 外部モデルをDataRobot MLOpsで管理する場合は、管理エージェントを使用をクリックすると、 MLOps管理エージェントでこの予測環境でのモデルのデプロイ、置換、および監視を自動化できます。

5. 環境設定を行ったら、環境を追加をクリックします。

これで、予測環境ページから環境を利用できるようになりました。

デプロイ用の予測環境の選択¶

DataRobotに予測環境を追加したら、 モデルをデプロイして、デプロイ用に予測環境を使用できます。

予測履歴とサービスの正常性セクションで予測環境を指定します。