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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