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アプリケーション内で をクリックすると、お使いのDataRobotバージョンに関する全プラットフォームドキュメントにアクセスできます。

ダウンロードタブ

ダウンロードタブでは、モデルアーティファクトであるチャート/グラフ(PNG形式)とモデルデータを1つのZIPファイルにまとめてダウンロードすることができます。 これらのアーティファクトにアクセスしてダウンロードするには、リーダーボードでモデルを選択し、予測 > ダウンロードをクリックします。

ダウンロードオプション 説明
チャート Download a ZIP archive containing charts, graphs, and data for the model. チャートおよびグラフは.PNG形式でエクスポートされます。モデルのデータはCSV形式でエクスポートされます。
RuleFit コード For RuleFit models, download Python or Java Scoring Code.
MLOpsパッケージ For Self-Managed installations, download a package for DataRobot MLOps containing all the information needed to create a deployment.

備考

ダウンロードタブには、以前はダウンロード用のスコアリングコードが含まれていました。 スコアリングコードは、リーダーボードまたはデプロイから利用できるようになりました。 使用可能なアーティファクトは、インストールと有効になっている特徴量によって異なります。

チャートをダウンロード

In the Download Exportable Charts group box, you can click the Download link to download a single ZIP archive containing charts, graphs, and data for the model. チャートおよびグラフは.PNG形式でエクスポートされます。モデルのデータはCSV形式でエクスポートされます。 個々のチャートおよびグラフを保存するには、 エクスポート機能を使用します。

備考

特徴量ごとの作用が計算されている場合、個々の特徴量のチャート画像をエクスポートすることができます。 ZIPファイルをエクスポートする場合、部分依存および予測対実データ用に全てのチャート画像およびCSVファイルが取得されます。

RuleFitコードをダウンロード

If the Leaderboard contains a RuleFit model (or a deprecated DataRobot Prime model), in the Download RuleFit Code group box, select Python or Java, and then click Download to download the Scoring Code for the RuleFit model:

RuleFitに関する注意事項

RuleFit models cannot be built when a project:

  • Is multiclass, multilabel, or OTV.
  • Uses date/time partitioning.
  • Uses the offset or exposure advanced settings.
  • Contains image, location, or date features.
  • Contains summarized categorical features or derived features in the feature list.
  • Contains a single-column text list in the feature list.

After you download the Python or Java code, you can run it locally. For more information, review the examples below:

ダウンロードしたコードをPythonで実行するには、以下の環境が必要です。

  • Python(推奨:3.7)
  • Numpy(推奨:1.16)
  • Pandas < 1.0(推奨:0.23)

ダウンロードしたモデルで予測を行うには、エクスポートしたPythonスクリプトファイルを以下のコマンドで実行します。

python <prediction_file> --encoding=<encoding> <data_file> <output_file> 
プレースホルダー 説明
prediction_file は、ダウンロードしたPythonコード版のRuleFitモデルを指定します。
エンコーディング (Optional) Specifies the encoding of the dataset you are going to make predictions with. 特に指定しない場合、RuleFitのデフォルトはUTF-8です。 使用可能なその他のエントリーについては、Pythonでサポートされる標準のチャートの「コーデック」列を参照してください。
data_file csvファイル(データセット)を指定します。 列はRuleFitモデルの生成に使用する特徴量セットに対応する必要があります。
output_file は、DataRobotが結果を書き込むファイル名を指定します。

この例では、rulefit.pyは、以下のデータセットでトレーニングしたRuleFitモデルを含むPythonスクリプトです。

race,gender,age,readmitted
Caucasian,Female,[50-60),0
Caucasian,Male,[50-60),0
Caucasian,Female,[80-90),1 

以下のコマンドを実行すると、data.csvのデータに対する予測が生成され、results.csvに結果が出力されます。

python rulefit.py data.csv results.csv 

ファイルdata.csvは拡張子csvのファイルで以下のように表示されます。

race,gender,age
Hispanic,Male,[40-50)
Caucasian,Male,[80-90)
AfricanAmerican,Male,[60-70) 

results.csvの結果は次のようになります。

Index,Prediction
0,0.438665626555
1,0.611403738867
2,0.269324648106 

ダウンロードしたコードをJavaで実行するには:

  • Javaバージョン1.7.x以降のJDKを使用する必要があります。
  • ファイル内のクラスの名前を変更しないでください。
  • コードを実行するにはApache Commons CSVライブラリバージョン1.1以降を含める必要があります。
  • エクスポートされたコードのJavaファイルの名前をPrediction.javaに変更する必要があります。

Javaファイルをコンパイルするには、以下のコマンドを実行します。

javac -cp ./:./commons-csv-1.1.jar Prediction.java -d ./ -encoding 'UTF-8' 

コンパイル済のJavaクラスを実行するには、以下のコマンドを実行します。

java -cp ./:./commons-csv-1.1.jar Prediction <data file> <output file> 
プレースホルダー 説明
data_file は、.csvファイル(データセット)を指定します。列はRuleFitモデルの生成に使用する特徴量セットに対応する必要があります。
output_file は、DataRobotが結果を書き込むファイル名を指定します。

以下の例を実行すると、data.csvのデータに対する予測が生成され、results.csvに結果が出力されます。

javac -cp ./:./commons-csv-1.1.jar Prediction.java -d ./ -encoding 'UTF-8'
java -cp ./:./commons-csv-1.1.jar Prediction data.csv results.csv 

入出力データの詳細な形式については、Pythonの例を参照してください。

Download the MLOps package (Self-Managed)

If your organization's DataRobot installation is Self-Managed, in the MLOps Package group box, you can click Download to download a package for DataRobot MLOps containing all the information needed to create a deployment. 別のDataRobotインスタンスでモデルを使用するには、モデルパッケージをダウンロードして、他のインスタンスのモデルレジストリにアップロードします。

MLOpsパッケージにアクセスすると、デプロイタブに移動します。 そこから、モデルをモデルパッケージファイル(MLPKG)としてダウンロードできます。 ダウンロードしたモデルは、別のDataRobotインスタンスのモデルレジストリにアップロードすることで、別のインスタンスで使用できます。

詳細については、モデル移行のセクションを参照してください。

本機能の提供について

ユーザーがモデルをモデル構築環境から隔離された専用の予測環境にエクスポートできるDataRobotのエクスポート可能なモデルおよび独立予測環境オプションは、マネージドAIプラットフォームデプロイで使用できません。


更新しました January 23, 2024