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。 Upon providing a retraining dataset registered in the AI Catalog, you can define up to five retraining policies on each deployment, each consisting of a trigger, a modeling strategy, modeling settings, and a replacement action. 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。 To edit or delete a retraining policy, use the NextGen UI.
| 要素 | 定義 | |
|---|---|---|
| 1 | NextGen UIで再トレーニングポリシーを管理 | Open the deployment's Mitigation > Retraining tab in the NextGen UI to edit or delete the retraining policy. |
| 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 | |
| 4 | キャンセル |
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。