予測¶
DataRobotには、モデルから新しいデータで予測を取得する方法がいくつかあります（スコアリングとも呼ばれます）。 You can read an overview of the available methods below. Before proceeding with a prediction method, be sure to review the prediction file size limits.
| トピック | 説明… |
|---|---|
| リアルタイム予測 | Make real-time predictions by connecting to HTTP and requesting predictions for a model via a synchronous call. After DataRobot receives the request, it immediately returns a response containing the prediction results. |
| バッチ予測 | Score large datasets in batches with one asynchronous prediction job. |
| ポータブル予測 | Execute predictions outside of the DataRobot application using Scoring Code or the Portable Prediction Server. |
予測の概要¶
DataRobot offers several methods for getting predictions on new data. これらの方法について詳しく知るためにタブを選択します。
Make real-time predictions by connecting to HTTP and requesting predictions for a model via a synchronous call. Predictions are made after DataRobot receives the request and immediately returns a response.
Use a deployment¶
The simplest method for making real-time predictions is to deploy a model from the Leaderboard and make prediction requests with the [Prediction API](../api/reference/predapi/dr-predapi.md).
After deploying a model, you can also navigate to a deployment's [**Prediction API**](realtime/code-py.md) tab to access and configure scripting code to make simple scoring requests. The deployment also hosts [integration snippets](realtime/integration-code-snippets.md).
Both batch prediction methods stem from deployments. After deploying a model, you can make batch predictions via the UI by accessing the deployment, or use the Batch Prediction API.
Use the Make Predictions tab¶
Navigate to a deployment's [**Make Predictions** tab](batch/batch-dep/batch-pred.md) and use the interface to [configure batch prediction jobs](batch/batch-dep/batch-pred-jobs.md).
Use the batch prediction API¶
[バッチ予測API](../../api/reference/batch-prediction-api/index.md)は、既にデプロイ済みの予測サーバーを使って大規模なデータセットをスコアリングする際の入力と出力の柔軟なオプションを提供します。 このAPIはDataRobotパブリックAPIを介して公開されます。 APIはREST対応クライアント、または[DataRobot PythonパブリックAPIバインディング](https://datarobot-public-api-client.readthedocs-hosted.com/page/){ target=_blank }を使用して消費できます。
Portable predictions allow you to execute prediction jobs outside of the DataRobot application. The portable prediction methods are detailed below.
スコアリングコードを使用¶
DataRobotから[スコアリングコード](port-pred/scoring-code/index.md)をJavaまたはPythonでエクスポートして予測を作成できます。 スコアリングコードには移植性があるので、任意のコンピューティング環境で実行できます。 この方法は、REST APIのパフォーマンスを完全にサポートできないアプリケーションやネットワークアクセスが十分でない低レイテンシーアプリケーションの場合に便利です。
!!! info "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クラウドデプロイで使用できません。
Use the Portable Prediction Server¶
[ポータブル予測サーバー](port-pred/pps/index.md)（PPS）は、自己完結型のDockerイメージとして配布されるDataRobotモデルパッケージ（`.mlpkg`ファイル）用のDataRobot実行環境です。 It can host one or more production models. The models are accessible through DataRobot's Prediction API for predictions and Prediction Explanations.
Use DataRobot Prime¶
DataRobot Prime generates fast Python or Java Scoring Code that can be run anywhere with no dependencies. 作成した予測モデルは、PythonモジュールまたはJavaクラスとしてエクスポートして、[エクスポートしたスクリプトを実行](port-pred/prime/prime-examples.md)することができます。