自動再トレーニングポリシーの管理¶
DataRobotは、大規模な手作業を行うことなくデプロイ後のモデルのパフォーマンスを維持するために、デプロイに対して自動再トレーニング機能を提供しています。 AIカタログに登録された再トレーニングデータセットを指定すると、1つのデプロイに対して最大5つの再トレーニングポリシーを定義できます。この再トレーニングポリシーでは、トリガー、モデリングの戦略、モデリングの設定、置換アクションの設定ができます。 トリガーされると、再トレーニングによりこれらの設定に基づいて新しいモデルが作成され、そのモデルのプロモーションを検討するように通知されます。
再トレーニングの設定
再トレーニングポリシーを設定するには、NextGen UIを使用します。
既存の再トレーニングポリシーの管理¶
Classic UIから再トレーニングポリシーの開始やキャンセルができます。 再トレーニングポリシーを編集または削除するには、NextGen UIを使用します。
| 要素 | 定義 | |
|---|---|---|
| 1 | NextGen UIで再トレーニングポリシーを管理 | NextGen UIでデプロイの軽減 > 再トレーニングタブを開き、再トレーニングポリシーを編集または削除します。 |
| 2 | 再トレーニングポリシーの行 | 再トレーニングポリシーの行をクリックして展開し、再トレーニングポリシーの実行を確認します。 |
| 3 | 実行 | 実行ボタン をクリックしてポリシーを手動で開始します。 または、ポリシー行をクリックし、再トレーニングトリガーを使用して実行をスケジュールすることにより、ポリシーを編集します。 |
| 4 | キャンセル | キャンセルボタン をクリックして、進行中または実行がスケジュールされているポリシーをキャンセルします。 ポリシーが正常に終了した場合、「チャレンジャーの作成」または「モデルの交換」の手順に到達した場合、失敗した場合、またはすでにキャンセルされている場合は、ポリシーをキャンセルすることはできません。 |
再トレーニング履歴の表示¶
成功または失敗にかかわらず、トレーニングポリシーの過去の実行をすべて表示できます。 各実行には開始時刻、終了時刻、期間、および（実行が成功した場合は）結果として得られたプロジェクトとモデルパッケージへのリンクが含まれます。 各プロジェクトのDataRobot推奨モデルのみが自動的にデプロイに追加されますが、プロジェクトのリーダーボードを探索して、代替モデルを見つけたり構築したりすることもできます。
備考
実行中のポリシーは、削除や中断ができません。 再トレーニングワーカーと組織に十分なワーカーがある場合、同じデプロイで複数のポリシーを同時に実行することができます。
更新しました 2025年3月12日
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