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MLOps > デプロイ > MLOpsエージェント

MLOpsエージェント

本機能の提供について

MLOpsエージェント特徴量は、DataRobot MLOps専用です。 この機能を有効にする方法については、DataRobotの担当者にお問い合わせください。

DataRobot MLOpsは、本番環境でモデルの追跡および管理を行うための強力なツールを提供します。 しかし、独自の環境でデプロイを実行している、または実行する必要がある場合はどうでしょうか？ 接続が断続的または接続されていない可能性があり、予測が散発的に報告される可能性がある外部モデルは、どのように監視できますか？ MLOpsエージェントを使用すると、外部モデル（DataRobot MLOpsの外部で実行されているモデル）を監視および管理できます。 この機能を使用すると、これらのモデルからの予測と情報をMLOpsデプロイの一部として報告できます。 同じ強力なモデル管理ツールを使用して、モデルが実行される場所に関係なく、精度、データドリフト、予測分布、レイテンシーなどをモニタできます。 DataRobot MLOpsに提供されたデータは、外部でデプロイされたモデルのパフォーマンスおよび正常性に関する有用なインサイトを提供します。

MLOpsエージェントは以下を提供します。

  • 単一のシステムにデプロイされたすべてのモデルを管理、監視、およびインサイトを得る機能
  • 外部モデルをモニタする際のレイテンシーを最小限に抑えることのできるAPIおよび通信。
  • ネットワークおよびMLOpsシステムに常時接続されるデプロイに加えて、断続的に接続されるデプロイや接続されないデプロイのサポート
  • MLOpsライブラリ（PythonおよびJavaで利用可能）は、これらの言語でネイティブに書き込まれたモデルをモニタするか、モデルアーティファクトの入力および出力を任意の言語でレポートすることができます。
  • ポータブル予測サーバーでの設定

その他の情報については、関連する機能に関する注意事項を参照してください。

監視エージェント

トピック 説明
インストールと設定 監視エージェントをインストールして設定する方法。
examplesディレクトリ 監視エージェントのコード例にアクセスして実行する方法。
ユースケース さまざまなユースケースをサポートするように監視エージェントを設定する方法。
環境変数 コンテナ化された設定に必要なものを含め、監視エージェントの環境変数を設定する方法。
ライブラリとエージェントのスプーラー設定 さまざまなスプーラー（バッファー）を介して通信するように、MLOpsライブラリとエージェントを設定する方法。
スコアリングコードをダウンロードする 監視エージェントに同梱されているモデルのスコアリングコードをダウンロードする方法。
外部多クラスデプロイの監視 外部多クラスデプロイの監視方法。

管理エージェント

トピック 説明
インストールと設定 管理エージェントをインストールして設定する方法。
環境プラグインの設定 サンプル環境プラグインを開始点として使用し、さまざまな予測環境用に管理エージェントを設定する方法。
Kubernetesのインストール Helmチャートを使用して、管理エージェントとKubernetesプラグインをインストールして設定する方法。
デプロイのステータスとイベント デプロイインベントリから管理エージェントのデプロイのステータスと正常性を監視する方法。
デプロイの再起動 管理エージェントのデプロイを再起動する方法。
デプロイの強制削除 管理エージェントに送信されたデプロイ削除要求の解決を待たずに、管理エージェントデプロイを削除する方法。

機能に関する注意事項

  • MLOpsエージェントはLinux上で実行します。
  • MLOpsエージェントはWindows環境をサポートしません。
  • MLOpsエージェントのリリースは、DataRobotの最後の2つのバージョンと下位互換性があります（つまり、監視エージェントバージョン9.2は、DataRobot 9.0以降と互換性があります）。
更新しました May 16, 2024