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モデルの登録¶

モデルレジストリでは、モデルは、デプロイ可能なモデルパッケージを バージョン として含む 登録済みモデル としてリストされます。各パッケージは、そのモデルのソースに関係なく同じように機能します。モデルレジストリには、カスタムモデルを作成してデプロイできるカスタムモデルワークショップが含まれます。カスタム推論モデルパッケージと外部モデルパッケージは、MLOps専用です。モデルをモデルレジストリに登録した後、コンプライアンスドキュメントを生成して、モデルのコンポーネントが意図したとおりに機能し、モデルが意図したビジネス目的に対して適切であることを証明できます。モデルレジストリからモデルを本番環境にデプロイすることもできます。

本機能の提供について

MLOps専用モデルパッケージオプションの有効化については、DataRobotの担当者にお問い合わせください。

SaaSセルフマネージド

トピック	説明
モデルレジストリ	DataRobot AutoMLモデル、カスタム推論モデル、外部モデルをモデルレジストリに自動または手動で追加する方法。
DataRobotモデルの登録	リーダーボードからDataRobotモデルをモデルレジストリに追加する方法。
カスタムモデルの登録（MLOpsのみ）	モデルレジストリにカスタム推論モデルを登録する方法。
外部モデルの登録（MLOpsのみ）	外部モデルをモデルレジストリに登録する方法。
登録済みモデルのデプロイ	モデルレジストリの[登録済みのモデル]タブから、いつでも登録済みモデルをデプロイできます。
モデルパッケージの管理	モデルレジストリからモデルをデプロイ、共有、またはアーカイブする方法。
モデルのコンプライアンスドキュメントの生成	モデルレジストリのモデルパッケージからモデルコンプライアンスドキュメントを生成する方法。
キー値でコンプライアンスドキュメントをカスタマイズ	キー値を参照するカスタムコンプライアンスドキュメントのテンプレートを作成し、関連するデータをテンプレートに追加して、コンプライアンスドキュメントを完成させるために必要な手動編集を最小限に抑えます。
カスタムジョブ	モデルレジストリでカスタムジョブを作成し、モデルやデプロイのテストを定義します。
カスタムモデルワークショップ	独自の事前トレーニング済みモデルをカスタム推論モデルとしてモデルレジストリに取り込む方法。
モデルパッケージのモデルログ（レガシー）	モデルレジストリの従来のモデルパッケージタブからモデルパッケージのモデルログを表示して、成功した操作（INFOステータス）とエラー（ERRORステータス）を確認します。

トピック	説明
モデルレジストリ	DataRobot AutoMLモデル、カスタム推論モデル、外部モデルをモデルレジストリに自動または手動で追加する方法。
DataRobotモデルの登録	リーダーボードからDataRobotモデルをモデルレジストリに追加する方法。
カスタムモデルの登録（MLOpsのみ）	モデルレジストリにカスタム推論モデルを登録する方法。
外部モデルの登録（MLOpsのみ）	外部モデルをモデルレジストリに登録する方法。
登録済みモデルのデプロイ	モデルレジストリの[登録済みのモデル]タブから、いつでも登録済みモデルをデプロイできます。
モデルパッケージの管理	モデルレジストリからモデルをデプロイ、共有、またはアーカイブする方法。
モデルのコンプライアンスドキュメントの生成	モデルレジストリのモデルパッケージからモデルコンプライアンスドキュメントを生成する方法。
キー値でコンプライアンスドキュメントをカスタマイズ	キー値を参照するカスタムコンプライアンスドキュメントのテンプレートを作成し、関連するデータをテンプレートに追加して、コンプライアンスドキュメントを完成させるために必要な手動編集を最小限に抑えます。
カスタムジョブ	モデルレジストリでカスタムジョブを作成し、モデルやデプロイのテストを定義します。
カスタムモデルワークショップ	独自の事前トレーニング済みモデルをカスタム推論モデルとしてモデルレジストリに取り込む方法。
DataRobot AutoMLからエクスポートされた.mlpkgファイルのインポート	DataRobot AutoMLから.mlpkgファイルをDataRobot MLOpsに移行する方法。
モデルパッケージのモデルログ（レガシー）	モデルレジストリの従来のモデルパッケージタブからモデルパッケージのモデルログを表示して、成功した操作（INFOステータス）とエラー（ERRORステータス）を確認します。