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アプリケーション内で をクリックすると、お使いのDataRobotバージョンに関する全プラットフォームドキュメントにアクセスできます。

[デプロイ]タブ

リーダーボードから、予測の生成に使用するモデルを選択し、[デプロイ]タブをクリックします。

ほとんどの場合、デプロイの前にホールドアウトのロックを解除して、100%でモデルを再トレーニングして予測精度を向上させます。DataRobotはモデルの特徴量のインパクトを自動的に実行します(可能な場合は、予測の説明も計算します)。predictionExplanationsモデルのルートから予測の説明にアクセスできます。

DataRobotがデプロイ用のモデルを準備するプロセスをまだ開始していない場合、ベストプラクティスとして[デプロイの準備]をクリックすることをお勧めします。DataRobotは特徴量のインパクトを実行し、削減済み特徴量セットでモデルを再トレーニングして、より大きなサンプルサイズでトレーニングします。次に、完全なサンプルサイズ(日付/時刻でパーティション分割されたプロジェクトの最新データ)でトレーニングします。

備考

予測しきい値を使用する二値分類モデルの場合、デプロイタブからしきい値を変更しても、その値はデプロイ準備プロセスを通じて持続されません。これは、リーダーボードに追加された新しいモデルにはデフォルト値0.5が割り当てられているためです。準備されたモデルをデプロイするときにデフォルト以外の値を使用する場合は、モデルにデプロイの準備バッジが適用された後に値を設定します。

モデルをデプロイすると、リーダーボードには以下の説明が表示されます。

デプロイを追加

備考

専用の予測サーバーがない環境では、[デプロイ]タブの動作は異なります。詳細については、以下の「共有モデリングワーカー」のセクションを参照してください。

「デプロイモデル」ページでは、現在デプロイされている全てのモデルのステータスを一目で把握して、選択したモデルの新規デプロイを作成できます。

準備した新規モデルをデプロイするには、[モデルをデプロイ]をクリックします。二値分類モデルを使用する場合は、続行する前に予測しきい値を設定します。(準備プロセスが実行されていないモデルをデプロイすることもできます。)

デプロイ情報を追加

新しいデプロイを作成すると、デプロイ情報ページにリダイレクトされます。

デプロイ情報ページには、ユーザーが提供したデータに基づいて現在のデプロイの機能の概要が表示されます。トレーニングデータ、推論データ、モデル、および出力データに関する詳細がフィールドに入力されます。

画面上部のプログレスバーには、提供されたデータ(およびそのデータに関する詳細)に基づいて、有効化されているデプロイメント機能が表示されます。

推論ヘッダーのフィールドに入力し、予測タイムスタンプ(時系列以外のプロジェクト)を選択します。また、データドリフトを許可するかどうかを選択します。このデプロイで予測リクエストを行う際に関連付けIDが必要かどうかを指定します。

フィールド 説明
推論データ デプロイを作成すると、DataRobotにデプロイの推論データが保存されます。これは、個別にアップロードすることはできません。
実行エンドポイント 予測の作成に使用する予測サーバー。
予測のタイムスタンプ 予測行にタイムスタンプを付ける方法を決定します。タイムスタンプを決定するには、予測リクエストの時刻を使用するか、予測データで提供される日付/時刻特徴量(予測日など)を使用します。時系列デプロイの場合、予測日付/時刻のタイムスタンプは自動的に設定されます。これにより、トレーニングデータとデータドリフトおよび精度統計の基準との間で共通の時間軸を使用できます。デプロイを作成して予測を行った後にこの設定を変更することはできません。
関連付けIDトグル モデルの予測データセットの関連付けIDを含む列名。関連付けIDは予測データセットの識別子として機能するため、後で出力データ(「実測値」とも呼ばれる)を予測に紐づけることができます。アソシエーションIDが、デプロイメントの精度追跡を可能にする詳細方法については、こちらをご覧ください。
データドリフトの設定 デプロイ内のターゲットと特徴量ドリフトを追跡するようDataRobotを設定します。有効にすると、追加機能(予測行ごとの履歴保存チャレンジャーモデル、およびセグメント化された分析)をアクティブ化できます。
セグメント化された分析のトグル オンに切り替えると、DataRobotで予測データに対してセグメント化分析を実行できるトグル。

備考

時系列プロジェクトには、予測間隔を設定するための追加オプションがあります。詳細については、こちらを参照してください。

使用可能なすべてのデータを追加し、モデルを完全に定義すると、デプロイを作成することができます。画面上部にある[デプロイを作成]をクリックします。

デプロイの作成が完了すると、新しいデプロイの[概要]タブが表示されます。

インスタンスをアクティブ化した後、追加のインスタンスをデプロイすることや、(組織の設定に応じて)新しい専用サーバーインスタンスに送信することができます。

共有モデリングワーカーを使用する

専用の予測サーバーインスタンスが使用できない場合、モデル構築アクティビティとワーカーを共有するノードを使用することができます。この場合、ページのインターフェイスは異なります。

[例を表示]をクリックして使用例を生成して表示します。

サンプルコードを使用するときにAPIトークン(1)を指定します。共有インスタンスエンドポイント(3)と同様に、サンプルではプロジェクトIDおよびモデルID(2)を使用できます。DataRobot Pythonクライアントは認証にAPIトークンを使用するので、キーやユーザー名は必要ありません。ファイルを実行するには、スニペットのコメントセクションの指示に従います。


更新しました February 22, 2022
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