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リモート環境ワークフローの概要

リモートのデプロイ環境でMLOpsエージェントを使用するには、以下を指定する必要があります。

  • DataRobot MLOpsのURL

  • DataRobotからのAPIトークン。これを行うには、UIからアカウント設定の開発者ツールタブに移動し、APIキーセクションを見つけます。

また、モデルパッケージの作成とデプロイについては、ドキュメントを参照してください。

MLOpsエージェントと予測レポートの設定

次のセクションでは、MLOpsエージェントを使用してデータをアップロードするマシンと、MLOpsライブラリを使用して予測をレポートするマシンの両方を設定する方法の概要を説明します。

MLOpsエージェントの設定

MLOpsエージェントを使用してマシンごとに次のワークフローを完了し、DataRobot MLOpsにデータをアップロードします。このセットアップは、デプロイ環境ごとに1回だけ実行する必要があります。

  1. Java(バージョン8)がインストールされていることを確認します。
  2. 開発者ツールタブからMLOpsエージェントのtarballをダウンロードします。このtarballには、エージェントおよびライブラリソフトウェア、サンプルコード、および関連スクリプトが含まれています。
  3. ディレクトリを解凍したディレクトリに変更します。
  4. MLOpsエージェントをインストールします
  5. MLOpsエージェントを設定します
  6. エージェントサービスを実行します

ホスト予測

MLOpsライブラリを使用して予測を報告する各マシンについて、適切なライブラリおよび要件がインストールされていることを確認します。ライブラリの入手先には以下の2つがあります。

MLOpsエージェントのtarballをライブラリにダウンロードしてインストールします。

  • Java:Javaライブラリはlib/datarobot-mlops-<version>.jarの.tarファイルに含まれています。

  • Python:Pythonバージョンのライブラリはlib\datarobot_mlops-*-py2.py3-none-any.whlの.tarファイルに含まれています。これはPython2とPython3の両方で機能します。以下を使用してインストールできます。

    • pip install lib\datarobot_mlops-*-py2.py3-none-any.whl

MLOpsPythonライブラリは、パブリックPythonパッケージインデックスサイトからもダウンロード可能です。

エージェントの.tarファイルには、様々な言語で書かれたエンド・ツー・エンドの例が、数点含まれています。

モデルパッケージの作成とデプロイ

モデルパッケージには、問題の種類(連続値など)や使用されたトレーニングデータなど、外部モデルに関するメタデータが格納されます。モデルレジストリを使用してモデルパッケージを作成し、デプロイすることができます。

デプロイのインテグレーションタブでは、コード例と、デプロイから統計をレポートするために必要なMLOPS_DEPLOYMENT_IDおよびMLOPS_MODEL_IDの値を表示できます。

代わりにAPIを使ってモデル・パッケージを作成したい場合は、Examplesディレクトリにあるモデル・パッケージおよびデプロイメントを作成するためのヘルパースクリプトをご使用願います。すべてのサンプルには、create_deployment.shスクリプトで関連するモデルパッケージとデプロイを作成するための独自のスクリプトがあります。このスクリプトはDataRobot MLOpsと直接やりとりするため、接続可能なマシンで実行する必要があります。実行することで、デプロイをインストルメント化するために必要なデプロイ ID とモデル ID が返されます。

MLOpsエージェントでのデプロイのインストルメント化

デプロイごとにMLOpsエージェントをインストルメント化するには、以下の手順に従います。

  1. MLOpsライブラリとサンプルコードを見つけます。これらは、MLOps.tarファイル配布に含まれています。
  2. ご使用の環境でデプロイIDとモデルIDを設定します。
  3. ご使用のプログラミング言語用に提供されているサンプルコードに示されている通りに、MLOpsコールでコードをインストルメント化します。
  4. 結果をDataRobot MLOpsに報告するには、エージェントで設定されている同じチャネルを使用するようにライブラリを設定する必要があります。テストの場合、これらの呼び出しはエージェントまたはDataRobot MLOpsに転送されませんが、stdoutに出力するようにライブラリを設定できます。:ref:mlops API <mlops-lib>を介してライブラリを設定します。
  5. デプロイは、DataRobot MLOps UIのデプロイタブで確認できます。

更新しました February 22, 2022
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