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デプロイモデルの置換

モデル予測の精度は時間の経過に伴って低下する傾向があるので、DataRobotでは、デプロイ用のモデルとモデルパッケージを簡単に切り替えることができます。 これにより、モデルが最新かつ高精度であることが保証されます。 デプロイ用のモデルパッケージを切り替えるモデル管理機能を使用すると、モデル作成者は、コンシューマーに影響を与えることなくモデルを最新の状態に維持できます。 モデル検証者やデータサイエンスチームがモデルの履歴を追跡するのにも役立ちます。 また、モデルの利用者は、切り替えの詳細を知る必要なく、予測に自信を持つことができます。

モデルパッケージを置換

モデルの置換機能(アクション)メニュー)を使用します。 このメニューは、デプロイ領域(インベントリまたは概要ページ)からアクセスできます。

デプロイの 概要 タブにリダイレクトされます。 インポート元 をクリックして、モデルの置換方法を選択します。

  • ローカルファイル:DataRobot AutoMLからエクスポートされたモデルパッケージをアップロードして、既存のモデルパッケージを置き換えます(スタンドアロンMLOpsユーザーのみ)。

  • モデル登録モデル登録からモデルパッケージを選択して、既存のモデルパッケージを置き換えます。

  • AutoML URLを貼り付ける:リーダーボードからモデルのURLをコピーして、置換モデルフィールドに貼り付けます。

置き換えるモデルパッケージを確認したら、置換理由を選択し、承諾して置換をクリックします。

モデル置換に関する注意事項

デプロイ済みのモデルを置き換える場合は、以下の点に注意してください。

  • モデル置換は、すべてのデプロイで利用できます。 各デプロイのモデルはモデルパッケージとして提供され、互換性がある場合は別のモデルパッケージに置き換えることができます。

    備考

    新しいモデルパッケージは、既存のチャンピオンまたはチャレンジャーと同じリーダーボードモデルにすることはできません。各チャレンジャーは一意のモデルである必要があります。 同じリーダーボードモデルから複数のモデルパッケージを作成する場合、それらのモデルを同じデプロイでチャレンジャーとして使用することはできません。

  • 最新のモデルだけがデプロイされますが、 モデル履歴は維持され、データドリフトのベースラインとして使用できます。

モデル置換の検証

DataRobotは、新しいモデルが既存のモデルの適切な置き換えであるかどうかを検証し、問題が見つかった場合は警告メッセージを表示します。 DataRobotはモデルを比較して、以下のことを確認します。

  • ターゲットの名前とタイプが一致していること。 分類ターゲットの場合、クラス名も一致している必要があります。
  • 特徴量の型が一致していること。
  • 新しい特徴量がないこと。 新しいモデルのほうが特徴量の数が多い場合、警告が表示され、追加された特徴量が示されます。 これは、新しいモデルが古いモデルで使用できない特徴量を必要とする場合に、予測エラーを防ぐのに役立ちます。 新しいモデルの特徴量が少ないか同じ数の場合、警告はありません。
  • 置換モデルがすべての信頼性ルールをサポートしていること。
  • 既存のモデルが時系列モデルの場合、置換モデルも時系列モデルである必要があり、系列タイプ(単一系列/複数系列)が一致している必要があります。
  • モデルがカスタム推論モデルの場合、カスタムモデルテストに合格する必要があります。
  • 予測間隔は、有効化されるデプロイの予測間隔に適合している必要があります。
  • セグメントは、有効化されるデプロイのセグメント分析に適合している必要があります。

備考

DataRobotがモデルの入力特徴量を検証できるのは、両方のモデルパッケージ(デプロイ用の既存のモデルパッケージと、それを置き換えるために選択したモデルパッケージ)にトレーニングデータを割り当てている場合のみです。 そうでない場合、DataRobotは2つのモデルパッケージが同じターゲットタイプとターゲット名を持っていることを検証できません。 モデル、ターゲットタイプ、ターゲット名が同じでない場合、警告メッセージが表示され、モデルの置き換えができないことが通知されます。

モデルパッケージ置換の互換性

デプロイ用のモデルパッケージの置換に進む前に、各モデルパッケージタイプ(外部およびDataRobot)の互換性を考慮してください。

  • 外部モデルパッケージMLOpsエージェントによる監視)は他の外部モデルパッケージとの間でのみ置き換えることができます。 DataRobotモデルパッケージで置き換えることはできません。

  • カスタムモデルパッケージはDataRobotモデルパッケージです。 DataRobotモデルパッケージは、他のDataRobotモデルパッケージとの間でのみを置き換えることができます。 外部モデルパッケージで置き換えることはできません。


更新しました August 22, 2023