スコアリングコード¶
本機能の提供について
スコアリングコード機能の有効化については、DataRobotの担当者にお問い合わせください。
The Scoring Code feature exports Scoring Code for qualifying Leaderboard models, allowing you to use DataRobot-generated models outside the platform.
For more information, see the Scoring Code considerations.
次のセクションでは、スコアリングコードの操作方法について説明します。
| トピック | 説明 |
|---|---|
| スコアリングコードの概要 | スコアリングコード、ダウンロード方法、スコアリング方法。 |
| リーダーボードからのスコアリングコードのダウンロード | リーダーボードからスコアリングコードをダウンロードして設定します。 |
| デプロイからのスコアリングコードのダウンロード | デプロイからスコアリングコードをダウンロードして設定します。 |
| Download time series Scoring Code | Downloading and configuring Scoring Code for a time series project. |
| コマンドラインでのスコアリング | 組み込みCLIを使用したスコアリング構文。 |
| スコアリングコードの使用例 | スコアリングコードJARを使用して、CLIおよびJavaプロジェクトからスコアリングする方法を示す例。 |
| JARの構造 | スコアリングコードJARパッケージの内容。 |
| 既存のプロジェクトでのJavaモデルの生成 | スコアリングコード機能が有効になる前に作成されたモデルの再トレーニング。 |
| 下位互換性のあるJava API | 別のバージョンのDataRobotで作成されたモデルでのスコアリングコードを使用します。 |
| スコアリングコードJARインテグレーション | DataRobotスコアリングコードを外部プラットフォームにデプロイします。 |
機能に関する注意事項¶
スコアリングコードを使用する場合は、次の点に注意してください。
-
運用環境でスコアリングコードを使用するには、モデル管理およびモデル監視を実装する必要があります（モデル管理およびモデル監視は、DataRobot APIによって事前定義済みで提供されます）。
-
エクスポート可能なJavaスコアリングコードを使用する場合、モデル構築で追加のRAMが必要になります。 したがって、この機能を使用するには、トレーニングデータセットを8GB以下にする必要があります。 8GBを超える大規模なプロジェクトは、メモリーの問題により失敗する可能性があります。 メモリー不足エラーが発生する場合は、サンプルサイズを小さくして再試行してください。 メモリー要件は モデルのスコアリング時には適用されません。 スコアリング中、データセットに関する唯一の制約は、スコアリングコードを実行するマシンのRAMです。
モデルサポート¶
-
スコアリングコードは、 サポート対象 の組み込みタスクのみを含むモデルで使用できます。 カスタムモデル、または1つ以上の カスタムタスクを含むモデルでは使用できません。
-
スコアリングコードは、時系列の二値分類プロジェクトではサポートされていません。
-
Kerasモデルは、デフォルトではスコアリングコードをサポートしていません。ただし、管理者が機能フラグ「Kerasモデルでスコアリングコードのサポートを有効化」を有効にすると、使用できるようになります。 有効にした場合、これらのモデルはAndroidおよびSnowflakeのスコアリングコードと互換性がないことに注意してください。
その他に、スコアリングコードの生成ができないケースは次のとおりです。
- ナイーブベイズ
- MeCabトークナイザーを使用したテキストのトークン化
- Visual Artificial Intelligence（AI）およびLocation AI
予測の説明のサポート¶
スコアリングコードで予測の説明を使用する場合は、次の点に注意してください。
-
スコアリングコード付きの予測の説明をダウンロードするには、 リーダーボードのダウンロードまたは デプロイのダウンロード時に、予測の説明を含めるを選択する 必要があります 。 このオプションは レガシーダウンロードでは使用 できません 。
-
スコアリングコードは、時系列モデルの予測の説明には対応して いません 。
-
スコアリングコードは、 XEMPベースの予測の説明 のみ 対応しています。 SHAPベースの予測の説明には対応していません。