AWS LambdaでのDataRobot Primeモデルの使用¶
本機能の提供について
新規にDataRobot Primeモデルを作成する機能は、アプリケーションから削除されました。 これは既存のPrimeモデルやデプロイには影響しません。 将来的にPythonコードをエクスポートするには、任意のRuleFitモデルでPythonスコアリングコードエクスポート関数を使用します。
このページでは、DataRobot Primeモデル機能を使用してDataRobotモデルをダウンロードし、AWS Lambdaを使用してデプロイする方法について概説します。
DataRobot Primeは、ほとんどのDataRobotモデルで開始でき、DataRobotモデルの近似値をPythonまたはJavaモジュールとしてダウンロードできます。 その後、コードはDataRobotアプリケーションに依存せず、どの環境にも簡単にデプロイできます。 このワークフローに進む前に、DataRobot PrimeモデルをJavaモジュールとしてダウンロードしてください。
AWS Lambdaにデプロイする理由¶
DataRobotでは、プラットフォームに完全に統合されたスケーラブルな予測サーバーを提供しますが、AWS Lambda上でのデプロイを行う理由がいくつかあります。
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会社の方針またはガバナンス上の判断。
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サーバーレスアーキテクチャ。
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コストの削減。
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DataRobotモデルの上のカスタム機能。
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DataRobot APIと通信できないシステムにモデルを統合する機能。
セットアップ¶
以下の手順に従って、この例の設定を完了します。
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Javaファイルの名前を
Prediction.javaに変更します。 -
選択したIDEでプロジェクト「lambda_prime_example」を作成します。
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Prediction.javaをプロジェクトにコピーします。
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mvn packageコマンドを使用してパッケージをコンパイルします。 -
関数を作成をクリックして、新しいAWS関数を作成します。
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Java11を選択してLambdaを作成します。
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関数に名前を付けて、権限を選択します。
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コンパイルしたJARファイルをLambdaにアップロードします。
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LambdaハンドラーをJavaパッケージメソッド名に変更します。
com.datarobot.examples.scoring.prime.PrimeLambdaExample::handleRequest
設定が完了しました。 次に、テストを実行して、デプロイが意図したとおりに機能していることを確認します。
Lambda関数のテスト¶
Lambda関数をテストするには：
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TESTイベント設定ページに移動します。
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特徴量を含むJSONをテストイベントとして配置します。
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テストボタンをクリックしてください。
データがLambda関数に送信され、結果が返されるように、AWS API Gatewayや他のサービスとの統合を設定できるようになりました。