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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。

Add a new external prediction environment

You can create, manage, and share external prediction environments across DataRobot. 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。

注意

予測環境を指定してデプロイを作成した後は、予測環境を変更できません


更新しました April 2, 2024