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予測APIスニペット

DataRobotは、スコアリングを目的としたCSVまたはJSONファイルの送信に必要なコマンドと識別子を含むサンプルPythonコードを提供します。 このコードは 予測APIと共に使用することができます。

追加情報については、以下の資料も参照してください。

予測APIスクリプトコード

予測APIスクリプティングコードを使用するには、予測を行うデプロイを開き、予測 > 予測APIをクリックします。 予測APIスクリプトコードのページでは、バッチおよびリアルタイム予測のためのいくつかのスクリプトから選択できます。 提供されたサンプルに従い、APIを介してモデルを運用アプリケーションに統合する場合は必要な変更を加えます。

ユースケースに必要なスクリプトを見つけてアクセスするには、次の設定を行います。

バッチ予測スニペットの設定

コンテンツ 説明
1 予測タイプ 使用する予測方法を決定します。 バッチを選択します。
2 インターフェイス 生成するバッチ予測スクリプトのインターフェイスタイプを決定します。 次のインターフェイスのいずれかを選択します:
  • CLI:DataRobot APIクライアントを使用したスタンドアロンのバッチ予測スクリプト。 CLIスクリプトを使用する前に、まだpredict.pyをダウンロードしていない場合は、CLIツールをダウンロードをクリックします。
  • APIクライアント:DataRobotのPythonパッケージを使用したバッチ予測スクリプトの例。
  • HTTP:未処理のPythonベースのHTTPリクエストを使用したバッチ予測スクリプトの例。
3 プラットフォーム
(CLIのみ
CLIインターフェイスオプションを選択すると、生成されたCLI予測スクリプトを実行するOSがプラットフォーム設定によって決まります。 次のプラットフォームタイプのいずれかを選択します:
  • Mac/Linux
  • Windows
4 スクリプトをクリップボードにコピー コードスニペット全体をクリップボードにコピーします。
5 シークレットを表示 Displays any secrets hidden by ***** in the code snippet. Revealing the secrets in a code snippet can provide a convenient way to retrieve your API key or datarobot-key; however, these secrets are hidden by default for security reasons, so ensure that you handle them carefully.
6 コードの概要画面 ローカルマシンにダウンロードして実行するために必要となるコードを表示します。 このコードスニペットは、ニーズに合わせて編集する必要があります。

リアルタイム予測スニペットの設定

コンテンツ 説明
1 予測タイプ 使用する予測方法を決定します。 リアルタイムを選択します。
2 言語 生成されるリアルタイム予測スクリプトの言語を決定します。 形式を選択します。
  • Python:DataRobotのPythonパッケージを使用したリアルタイム予測スクリプトの例。
  • cURL:cURLを使用したスクリプト。 さまざまなネットワークプロトコルを使ってデータを転送するためのコマンドラインツールであり、ほとんどのLinuxディストリビューションとmacOSにおいてデフォルトで利用可能です。
3 スクリプトをクリップボードにコピー コードスニペット全体をクリップボードにコピーします。
4 シークレットを表示 Displays any secrets hidden by ***** in the code snippet. Revealing the secrets in a code snippet can provide a convenient way to retrieve your API key or datarobot-key; however, these secrets are hidden by default for security reasons, so ensure that you handle them carefully.
5 コードの概要画面 ローカルマシンにダウンロードして実行するために必要となるコードを表示します。 このコードスニペットは、ニーズに合わせて編集する必要があります。

コードをデプロイするには、サンプルをコピーし、次のいずれかの操作を行います。

データドリフトの無効化

個々の予測リクエストのデータドリフト追跡は、一意のヘッダーをリクエストに適用することによって無効化できます。 これは、実際の予測結果が不要な合成データを使用する場合などに便利です。

ヘッダー、X-DataRobot-Skip-Drift-Tracking=1、をリクエストデータに挿入します。 例:

headers['X-DataRobot-Skip-Drift-Tracking'] = '1'
requests.post(url, auth=(USERNAME, API_KEY), data=data, headers=headers) 

このヘッダーを適用すると、リクエストのドリフト追跡は計算されません。 しかし、サービス統計は引き続き提供されます(データエラー、システムエラー、実行時間など)。

モニタリングスニペット

外部モデルデプロイを作成すると、監視エージェントでデプロイ統計をレポートするにはモニタリングスニペットを使用する必要があることが通知されます。

デプロイでスニペットを表示するには、ページの下部にあるリンクを使用するか、予測 > モニタリングにナビゲートします。

モニタリングスニペットは、モデルの統計をDataRobot MLOpsに送信し、その統計をデプロイで表すように設計されています。 この機能を使用して、スコアリングコード指標をデプロイにレポートします。

デプロイでスコアリングコードを実装するには、Java言語を選択し、スニペットを使用する準備ができたらスニペットをクリップボードにコピーします。 詳細な手順については、監視エージェントの内部ドキュメントに含まれているクイックスタートガイドを参照してください。

デプロイを監視するように監視エージェントをまだ設定していない場合、MLOPsエージェントのtarballのダウンロードは、モニタリングタブから行うことができます。 エージェントをセットアップするための追加ドキュメントは、tarballに含まれています。

休止状態の予測サーバー

予測サーバーは、長期間使用されないと休止状態になります。 予測サーバーは休止状態ですアラートが表示されて、直ちに再アクティブ化を行う場合は、サポートチーム(support@datarobot.com)にお問い合わせください。


更新しました February 20, 2024
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