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AWS

以下で説明するセクションでは、Amazon Web ServicesとDataRobotを連携するためのテクニックを説明します。

トピック 説明…
AWS S3からのデータのインポート AWS S3からAIカタログにデータをインポートし、機械学習プロジェクトを作成します。
モデルをEKSにデプロイする AWS Elastic Kubernetes Service(EKS)クラスターにDataRobotモデルをデプロイして監視します。
サーバーレスMLOpsエージェント サーバーレスMLOpsエージェントを使用して外部モデルを監視します。
AWSのPPSへのパスベースのルーティング パスベースのルーティングを通じて、すべてのポータブル予測サーバーに単一のIPアドレスを使用します。
AWS EMR SparkでのSnowflakeデータのスコアリング AWS Elastic Map Reduce(EMR)SparkでDataRobotモデルを介して、Snowflakeデータをスコアリングします。
MLOpsへのAWS Lambdaレポート DataRobot MLOpsへの実測値のAWS Lambdaサーバーレスレポート。
AWS LambdaでのDataRobot Primeモデルの使用 AWS LambdaでDataRobot Primeモデルを使用します。
AWS Lambdaでのスコアリングコードの使用 AWS Lambdaにデプロイされたスコアリングコードを使用して予測を行います。
Sagemakerにモデルをデプロイする SageMakerにデプロイし、MLOpsエージェントで監視します。
SageMakerでのスコアリングコードの使用 AWS SageMakerにデプロイされたスコアリングコードを使用して予測を行います。
MLOpsでのSageMakerモデルの監視 AWSにデプロイされたSageMakerモデルを監視して、DataRobot MLOpsでリアルタイムのスコアリングを行います。
AWS Athenaを使用したデータの取込み 機械学習用にAWS AthenaとParquetのデータを取り込みます。

更新しました January 11, 2023
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