Skip to content

アプリケーション内で をクリックすると、お使いのDataRobotバージョンに関する全プラットフォームドキュメントにアクセスできます。


実行中のエージェントは、設定されたディレクトリまたはメッセージキューイングシステムでバッファリングされたメッセージを探して転送します。 バッファリングされたメッセージをMLOpsライブラリからDataRobot MLOpsに転送するには、以下に示すように監視エージェントをインストールして設定します。

  1. MLOps.tarファイルの解凍。

    tar -xvf datarobot_mlops_package-*.tar.gz 
  2. 設定ファイルの更新。

    cd datarobot_mlops_package-*;
    <your-favorite-editor> ./conf/mlops.agent.conf.yaml 
  3. 監視エージェントを設定。

    エージェント設定ファイル(conf\mlops.agent.conf.yaml)で、mlopsUrlおよびapiTokenの値を更新する必要があります。 デフォルトでは、エージェントはfilesystemのチャネルを使用します。 filesystemのチャネルを使用する場合は、必ずスプーラーディレクトリ(デフォルトでは/tmp/ta)を作成してください。




    # This file contains configuration for the MLOps agent
    # URL to the DataRobot MLOps service
    mlopsUrl: "https://<MLOPS_HOST>"
    # DataRobot API token
    apiToken: "<MLOPS_API_TOKEN>"
    # Execute the agent once, then exit
    runOnce: false
    # When dryrun mode is true, do not report the metrics to MLOps service
    dryRun: false
    # When verifySSL is true, SSL certification validation will be performed when
    # connecting to MLOps DataRobot. When verifySSL is false, these checks are skipped.
    # Note: It is highly recommended to keep this config variable as true.
    verifySSL: true
    # Path to write agent stats
    statsPath: "/tmp/tracking-agent-stats.json"
    # Prediction Environment served by this agent.
    # Events and errors not specific to a single deployment are reported against this Prediction Environment.
    # predictionEnvironmentId: "<PE_ID_FROM_DATAROBOT_UI>"
    # Number of times the agent will retry sending a request to the MLOps service on failure.
    httpRetry: 3
    # Http client timeout in milliseconds (30sec timeout)
    httpTimeout: 30000
    # Number of concurrent http request, default=1 -> synchronous mode; > 1 -> asynchronous
    httpConcurrentRequest: 10
    # Number of HTTP Connections to establish with the MLOps service, Default: 1
    numMLOpsConnections: 1
    # Comment out and configure the lines below for the spooler type(s) you are using.
    # Note: The spooler configuration must match that used by the MLOps library.
    # Note: The filesystem spooler directory must be an absolute path to the "/tmp/ta" directory.
    # Note: Spoolers must be set up before using them.
    #       - For the filesystem spooler, create the directory that will be used.
    #       - For the SQS spooler, create the queue.
    #       - For the PubSub spooler, create the project and topic.
    #       - For the Kafka spooler, create the topic.
    - type: "FS_SPOOL"
        details: {name: "filesystem", directory: "<path_to_spooler_directory>/tmp/ta"}
    #  - type: "SQS_SPOOL"
    #    details: {name: "sqs", queueUrl: "your SQS queue URL", queueName: "<your AWS SQS queue name>"}
    #  - type: "RABBITMQ_SPOOL"
    #    details: {name: "rabbit",  queueName: <your rabbitmq queue name>,  queueUrl: "amqp://<ip address>",
    #              caCertificatePath: "<path_to_ca_certificate>",
    #              certificatePath: "<path_to_client_certificate>",
    #              keyfilePath: "<path_to_key_file>"}
    #  - type: "PUBSUB_SPOOL"
    #    details: {name: "pubsub", projectId: <your project ID>, topicName: <your topic name>, subscriptionName: <your sub name>}
    #  - type: "KAFKA_SPOOL"
    #    details: {name: "kafka", topicName: "<your topic name>", bootstrapServers: "<ip address 1>,<ip address 2>,…"}
    # The number of threads that the agent will launch to process data records.
    agentThreadPoolSize: 4
    # The maximum number of records each thread will process per fetchNewDataFreq interval.
    agentMaxRecordsTask: 100
    # Maximum number of records to aggregate before sending to DataRobot MLOps
    agentMaxAggregatedRecords: 500
    # A timeout for pending records before aggregating and submitting
    agentPendingRecordsTimeoutMs: 5000 
  1. 監視エージェントをDockerでネイティブに実行するには、まずMLOpsエージェントのtarballからdatarobot/mlops-tracking-agentのイメージをビルドします。

    make build -C tools/agent_docker 
  2. デフォルトディレクトリまたはカスタムロケーションにマウントされた監視エージェントをDockerで設定します。

    • デフォルトディレクトリにマウントされた設定で監視エージェントを実行するには:

      docker run \
          -v /path/to/mlops.agent.conf.yaml:/opt/datarobot/mlops/agent/conf/mlops.agent.conf.yaml \
    • カスタムの場所にマウントされた設定で監視エージェントを実行するには:

      docker run \
          -v /path/to/mlops.agent.conf.yaml:/var/tmp/mlops.agent.conf.yaml \
          -e MLOPS_AGENT_CONFIG_YAML=/var/tmp/mlops.agent.conf.yaml \





cd datarobot_mlops_package-*;


export AGENT_CONFIG_YAML=<path/to/conf/mlops.agent.conf.yaml>
export AGENT_LOG_PROPERTIES=<path/to/conf/>
export AGENT_JVM_OPT=-Xmx4G
export AGENT_JAR_PATH=<path/to/bin/mlops-agent-ver.jar>




./bin/ --verbose 




更新しました March 3, 2024