モデルパッケージのインポート¶

DataRobot AutoMLで作成されたモデルはモデルパッケージ（MLPKGファイル）としてエクスポートできます。予測やモデルのモニタを行うことができるスタンドアロン環境（DataRobot MLOpsなど）にモデルパッケージをインポートできます。モデルパッケージをインポートして、MLOpsで新しいデプロイを作成することもできます。

モデルのエクスポート¶

AutoMLで作成されたモデルは、ダウンロードまたはデプロイタブ（モデルの予測ページ）からエクスポートできます。エクスポートに使用されるタブでパッケージの内容に違いが出ることはありませんが、デプロイタブには、モデルをAutoMLのデプロイインベントリにデプロイするオプションもあります。

ダウンロードタブによるエクスポート¶

AutoMLからモデルを.mlpkgファイルとしてエクスポートするには、予測 > ダウンロードに移動します。

MLOpsパッケージオプションを使用すると、モデルパッケージをダウンロードして、DataRobot MLOpsでデプロイを作成できます。生成とダウンロードを選択します。

選択したら、DataRobotによってエクスポートするパッケージが準備されます。ワーカーキューで進捗を表示します。

DataRobotがモデルパッケージの生成を終了すると、自動的にダウンロードが開始され、ダウンロードが完了すると、ダウンロードバーに表示されます。これで、モデルパッケージはエクスポートされ、完全実装して別の環境（DataRobot MLOpsなど）にデプロイできます。

デプロイタブによるエクスポート¶

DataRobot AutoMLからモデルを.mlpkgファイルとしてエクスポートするか、あるいはモデルを直接デプロイインベントリにデプロイするには、予測 > デプロイに移動します。

デプロイタブから使用できる3つのオプションがあります。

• モデルをデプロイ（1）を選択すると、モデルをDataRobot AutoMLのデプロイインベントリにデプロイできます。

• モデルレジストリに追加（2）を選択すると、モデルをモデルパッケージとして登録できます。この場合、モデルを後日デプロイすることや、モデルパッケージを使用して既存のデプロイメントのモデルを置換することができます（モデルパッケージが適切なものである場合）。

• .mlpkgをダウンロード（3）を選択すると、DataRobot MLOpsでデプロイを作成するためのモデルパッケージの生成とダウンロードを行うことができます。

選択したら、DataRobotによってエクスポートするパッケージが準備されます。ワーカーキューで進捗を表示します。

DataRobotがモデルパッケージの生成を終了すると、自動的にダウンロードが開始され、ダウンロードが完了すると、ダウンロードバーに表示されます。これで、モデルパッケージはエクスポートされ、完全実装して別の環境（DataRobot MLOpsなど）にデプロイできます。

モデルパッケージをDataRobot MLOps専用の環境にインポートする¶

エクスポートされたMLPKGファイルをモデルパッケージとしてDataRobot MLOpsに追加するには、モデルレジストリ > モデルパッケージに移動します。パッケージの追加をクリックして、モデルパッケージファイルのインポートを選択します。

DataRobot AutoMLからエクスポートされたMLPKGファイルをドラッグアンドドロップ（またはアップロード）します。アップロードして展開します。

このプロセスが完了すると、モデルパッケージがモデルパッケージタブに追加され、パッケージのメタデータが追加されます。

モデルパッケージをデプロイ¶

モデルをDataRobot MLOpsにインポートする場合は、新しいデプロイとしてモデルを追加することができます。

1. デプロイページに移動して、デプロイを追加を選択します。

   

2. モデルヘッダーの下の参照をクリックし、ローカルファイルを選択してモデルパッケージをアップロードします。ファイルをボックスに直接ドラッグアンドドロップすることもできます。

   

3. モデルをアップロードすると、デプロイ情報ページが表示されます。

   モデルヘッダーの下には、モデルパッケージで提供されている情報が自動的に入力されます。モデルはトレーニングデータも提供するので、ここではトレーニングデータに関する情報を入力する必要はありません。出力データは、モデルをデプロイした後に提供できます。

   推論ヘッダーの下にあるフィールドに入力し、データドリフトの追跡を有効にして、予測リクエストで関連付けIDを要求します。

   

   フィールド	説明
   推論データ	推論データがDataRobotに保存されるので、モデルコードをアップロードするときに推論データは必要ありません。
   実行エンドポイント	予測に使用する予測サーバーを選択します。
   関連付けID（オプション）	モデルの予測データセットの関連付けIDを含む列名。関連付けIDによってデプロイの精度追跡が有効になる仕組みの詳細については、こちらを参照してください。
   データドリフト追跡を有効化（オプション）	モデルのトレーニングデータをスコアリングデータと比較して、モデルのパフォーマンスを経時的に分析します。データドリフトの詳細については、こちらを参照してください。

4. データに関する情報を追加してモデルを完全に定義したら、デプロイを作成することができます。画面上部にあるデプロイを作成をクリックします。

   

提供したデータとフィールドに応じて、有効化されたデプロイ機能が示されます。