「デプロイ」タブ¶

DataRobot AutoMLで構築したモデルをリーダーボードからデプロイすることができます。 ほとんどの場合、デプロイの前にホールドアウトのロックを解除して、100%でモデルを再トレーニングして予測精度を向上させます。 DataRobotはモデルの特徴量のインパクトを自動的に実行します（可能な場合は、予測の説明も計算される）。

To register and deploy a model from the Leaderboard, you must first provide model registration details:

1. On the Leaderboard, select the model to use for generating predictions. DataRobot recommends a model with the Recommended for Deployment and Prepared for Deployment badges. The model preparation process runs feature impact, retrains the model on a reduced feature list, and trains on a higher sample size, followed by the entire sample (latest data for date/time partitioned projects).

   

   重要

   専用の予測サーバーがない環境では、デプロイタブの動作は異なります。詳細については、以下の共有モデリングワーカーのセクションを参照してください。

2. 予測 > デプロイをクリックします。 If the Leaderboard model doesn't have the Prepare for Deployment badge, DataRobot recommends you click Prepare for Deployment to run the model preparation process for that model.

   

   ヒント

   If you've already added the model to the Model Registry, the registered model version appears in the Model Versions list. You can click Deploy next to the model and skip the rest of this process.

3. モデルをデプロイで、登録してデプロイをクリックします。

   

4. In the Register new model dialog box, provide the following model information:

   

   フィールド	説明
   モデルの登録	次のいずれかを選択： 新規モデルの登録：登録済みのモデルを新規作成します。 これにより、最初のバージョン（V1）が作成されます。 既存のモデルに新しいバージョンとして保存：既存の登録済みモデルのバージョンを作成します。 これにより、バージョン番号が増加し、登録済みモデルに新規バージョンが追加されます。
   登録済みモデル名/登録済みモデル	次のいずれかを実行します。 登録済みモデル名：新しい登録モデルに一意でわかりやすい名前を入力します。 組織内のどこかに存在する名前を選択すると、モデルの登録に失敗したという警告が表示されます。 登録済みのモデル：新規バージョンを追加する既存の登録済みモデルを選択します。
   登録済みモデルバージョン	自動的に割り当て済み。 作成するバージョンの予想バージョン番号（V1, V2, V3など）が表示されます。 新しいモデルを登録を選択すると、これは常にV1になります。
   予測しきい値	二値分類モデル用。 陽性クラスに割り当てられるように予測スコアを超える値を入力します。 デフォルト値は0.5です。 詳細については、予測に対するしきい値を参照してください。
   オプション設定
   バージョン説明	Describe the business problem this model package solves, or, more generally, describe the model represented by this version.
   タグ	+ 項目を追加をクリックし、モデルバージョンにタグ付けする各キーと値のペアのキーと値を入力します。 タグは登録済みモデルには適用されず、その中のバージョンにのみ適用されます。 新規モデルの登録時に追加されたタグがV1に適用されます。
   予測間隔を含める	時系列モデルの場合、時系列モデルパッケージの予測間隔機能を有効にすると、時系列モデルパッケージの構築処理中に予測間隔の計算を可能にできます。 詳細については予測間隔を参照してください。

   二値分類予測のしきい値

   デプロイ準備プロセスの前に予測しきい値を設定した場合、その値はデプロイには適用されません。 準備されたモデルをデプロイするときにデフォルト以外の値を使用する場合は、モデルにデプロイの準備済みバッジが適用された後に値を設定する必要があります。

   パブリックプレビュー：時系列の予測間隔

   時系列モデルパッケージの予測間隔機能が有効になっている場合、時系列モデルを登録してデプロイする際に予測間隔を含める設定を利用できます。 予測間隔を含むモデルパッケージをデプロイすると、そのデプロイでは予測 > 予測間隔タブが表示されます。 予測間隔を計算せずに構築されたデプロイ済みモデルパッケージの場合、そのデプロイでは予測 > 予測間隔タブは表示されません。ただし、予測間隔が計算されていない古い時系列デプロイでは、2022年8月より前にデプロイされた場合、予測間隔タブが表示されることがあります。

5. レジストリに追加をクリックします。 The model opens on the Model Registry > Registered Models tab.

6. While the registered model builds, click Deploy and then configure the deployment settings.

   

7. モデルをデプロイをクリックします。