2025年4月
4月にリリースされたSaaS機能のお知らせ¶
2025年4月
このページでは、2025年4月に新たにリリースされ、DataRobotのSaaS型マルチテナントAIプラットフォームで利用できる機能についてのお知らせと、追加情報へのリンクを掲載しています。 リリースセンターからは、過去にリリースされた機能のお知らせや、セルフマネージドAIプラットフォームのリリースノートにもアクセスできます。
セルフマネージド/STSのドキュメントを一般公開
リリース11.0から、セルフマネージド版およびシングルテナントSaaS版のバージョン別ドキュメントがhttp://docs.datarobot.com/11.0/ja/docs/index.htmlで閲覧でき、今後はバージョン別リリースがこのサイトでホストされます。 つまり、ユーザー側で追加のインストールを行わなくても、DataRobotのドキュメントに簡単にアクセスできるようになりました。 さらに、セルフマネージド版の公開ドキュメントは、SaaS版のドキュメントと同様に、詳細、例、または修正を追加したときに更新されます。 エアギャップ環境のお客様は、管理者にドキュメントサイトを許可リストに登録するよう依頼するか、DataRobotサポートに連絡してPDF版を入手してください。
これまで、バージョン別のドキュメントはアプリ内でのみ閲覧可能でした。 現在は、以下のいずれかの方法でドキュメントを開くと、公開サイトが表示されます。
- アプリ内の「ドキュメントを開く」リンクをクリックする。
- 右上隅にある「？」をクリックする。
セルフマネージド版のドキュメントサイトはGoogleのインデックスに登録されないため、ページごとに2つの検索結果が返されることはありません。SaaS版ドキュメントの検索結果のみが返されます。 多くの場合、これらの検索結果は質問に答えてくれますが、お使いのバージョンで特定の情報を確認するには、オンプレミス版のドキュメントサイトの検索機能を使用してください。
4月リリースの機能¶
次の表は、新機能の一覧です。
目的別にグループ化された機能
| 名前 | NextGen | Classic |
|---|---|---|
| アプリケーション | ||
| PulumiでDataRobotの一般的なタスクを実行する | ✔ | |
| GenAI | ||
| NVIDIA AI Enterpriseとの連携* | ✔ | |
| Geminiの新バージョンをリリース | ✔ | |
| 予測とMLOps | ||
| 外部モデルのカスタムモデルプロキシを作成 | ✔ | ✔ |
| バッチ予測でAlibaba Cloud MaxComputeをサポート | ✔ | ✔ |
| プラットフォーム | ||
| デフォルトのランディングページをNextGenに変更 | N/A | N/A |
| APIの機能強化 | ||
| Covalentを使用してコンピューティングオーケストレーションを簡素化 | N/A | N/A |
| Pythonクライアント v3.7 | N/A | N/A |
| DataRobot REST API v2.36 | N/A | N/A |
| docs.datarobot.comでPython APIクライアントのドキュメントを参照 | N/A | N/A |
アプリケーション¶
PulumiでDataRobotの一般的なタスクを実行する¶
Pulumiと宣言型APIを使ってDataRobotの一般的なタスクを実行する方法をまとめたノートブックにアクセスできるようになりました。 カスタムモデル、カスタムアプリケーション、およびガバナンスされたカスタムLLMをデプロイするためのノートブックをご覧ください。
GenAI¶
NVIDIA AI Enterpriseとの連携¶
NVIDIA AI EnterpriseとDataRobotは、お客様の組織の既存のDataRobotインフラストラクチャと連携するように設計された、構築済みのAIスタックソリューションを提供し、堅牢な評価、ガバナンス、および監視機能へのアクセスを提供します。 この連携には、エンドツーエンドのAIオーケストレーションのための包括的なツール群が含まれており、組織のデータサイエンスパイプラインを高速化し、DataRobot Serverless ComputeのNVIDIA GPUで運用レベルのAIアプリケーションを迅速にデプロイすることができます。
DataRobotでは、AIアプリケーションとエージェントのギャラリーからNVIDIA Inference Microservices (NVIDIA NIM)を選択して、組織のニーズに合わせたカスタムAIアプリケーションを作成します。 NVIDIA NIMは、生成AIの導入を企業全体で加速させることを目的として、NVIDIA AI Enterprise内で構築済みおよび設定済みのマイクロサービスを提供します。
NVIDIA AI EnterpriseとDataRobotの連携の詳細については、ワークフロー概要のドキュメントを参照するか、以下のドキュメントをご覧ください。
| タスク | 説明 |
|---|---|
| NVIDIA NIMの推論エンドポイントを作成 | NVIDIA NIMに登録してデプロイし、コードまたはDataRobot UIからアクセスできる推論エンドポイントを作成します。 |
| プレイグラウンドでのテキスト生成NVIDIA NIMの評価 | デプロイされたテキスト生成NVIDIA NIMをプレイグラウンドのブループリントに追加して、一連の比較および評価ツールにアクセスします。 |
| 埋め込みNVIDIA NIMを使用したベクターデータベースの作成 | ベクターデータベースを備えたユースケースに登録またはデプロイ済みの埋め込みNVIDIA NIMを追加することで、プレイグラウンドからLLMに送信される前のプロンプトを関連性のあるコンテキストで強化します。 |
| モデレーションフレームワークでNVIDIA NeMo Guardrailsを使用してアプリケーションを保護 | デプロイ済みのテキスト生成モデルにNVIDIA NeMo Guardrailsを接続して、トピックから外れたディスカッション、安全でないコンテンツ、ジェイルブレイクの試みから保護します。 |
| アプリケーションテンプレートでのテキスト生成NVIDIA NIMの使用 | 登録またはデプロイされたNVIDIA NIMのテキスト生成モデルを使用するために、DataRobotのアプリケーションテンプレートをカスタマイズします。 |
Geminiの新バージョンをリリース¶
このデプロイでは、Gemini 1.5 Pro v001およびGemini 1.5 Flash v001は、いずれもv002に置き換えられました。v001は、2025年5月24日をもって完全に無効になります。 Gemini 1.5 Pro v002およびGemini 1.5 Flash v002のサポートは、2025年9月24日で終了します。 LLMブループリントがプレイグラウンドにある場合は、自動的にv002に切り替えられています。v001を使用している登録モデルまたはデプロイがある場合は、LLMブループリントをレジストリのモデルワークショップに再度送信し、再デプロイして、v002の使用を開始する必要があります。または、推論にボルトオンのガバナンスAPIを使用している場合は、LLMブループリントを再デプロイせずに、推論リクエストでモデルIDにgemini-1.5-flash-002 / gemini-1.5-pro-002を指定します。
代替の埋め込みモデルの選択については、DataRobotで利用可能なLLMの全リストをご覧ください。開発者向けドキュメントへのリンクも掲載されています。
予測とMLOps¶
外部モデルのカスタムモデルプロキシを作成¶
モデルワークショップでは、外部モデルのプロキシとしてカスタムモデルを作成できます。 プロキシモデルには、外部モデルと接続するために作成されたプロキシコードが含まれており、DataRobotの外部のインフラストラクチャで動作するモデルでコンプライアンスドキュメント、チャレンジャー分析、カスタムモデルテストなどの機能を利用できます。 詳しくはドキュメントをご覧ください。
バッチ予測でAlibaba Cloud MaxComputeをサポート¶
DataRobotでは、ジョブ定義UIや[バッチ予測API[(batch-prediction-api/index){ target=_blank }において、JDBC予測のソースと宛先を設定する際に、MaxComputeのデータ接続を介した取込みと書き戻しが可能になりました。 サポートされている出力オプションの詳細なリストについては、バッチ予測でサポートされているデータソースを参照してください。
プラットフォーム¶
デフォルトのランディングページをNextGenに変更¶
app.datarobot.comにアクセスしたときのデフォルトのランディングページが、NextGenのホームページになります。 その場合、特定のページ（たとえば、app.datarobot.com/projects/123abc/models）をリクエストすると、リクエストしたページが表示されます。 ユーザー設定 > システムを選択し、トグルを無効にすることで、NextGenの代わりにDataRobot Classicをデフォルトページにすることができます。
APIの機能強化¶
Covalentを使用してコンピューティングオーケストレーションを簡素化¶
プレミアム機能です。DataRobotでは、オープンソースの分散コンピューティングプラットフォームであるCovalentを提供します。これは、複雑なAIおよび高性能コンピューティングアプリケーションの構築と拡張を簡素化する、コードファーストのソリューションです。 ユーザーは、コンピューティングのニーズ（CPU、GPU、ストレージ、デプロイなど）をPythonコード内で直接定義できます。残りの処理はCovalentが行うため、複雑なサーバー管理やクラウド設定に煩わされることはありません。 Covalentは、高度なコンピューティングオーケストレーションと最適化により、エージェント型AIアプリケーションの開発を加速します。
DataRobotのユーザーであれば、Python環境（DataRobotのノートブックまたは独自の開発環境）でCovalent SDKにアクセスし、DataRobot APIキーを使用して、ファインチューニングやモデルの提供など、Covalentのすべての機能を利用できます。 Covalent SDKを使用すると、モデルのトレーニングやテストといった計算負荷の高いワークロードを、サーバーで管理されるワークフローとして実行できます。 ワークロードは、ワークフローに配置されたタスクに分割されます。 タスクとワークフローは、それぞれCovalentのelectronインターフェイスとlatticeインターフェイスで装飾されたPython関数です。
Pythonクライアント v3.7¶
DataRobotのPythonクライアントのv3.7が一般提供されました。 v3.7で導入された変更の完全なリストについては、Pythonクライアントの変更履歴を参照してください。 DataRobotのPythonクライアントのv3.7が一般提供されました。 v3.7で導入された変更の完全なリストについては、Pythonクライアントの変更履歴を参照してください。
DataRobot REST API v2.36¶
DataRobotのREST API v2.36が一般提供されました。 v2.36で導入された変更の完全なリストについては、REST APIの変更履歴を参照してください。 DataRobotのREST API v2.36が一般提供されました。 v2.36で導入された変更の完全なリストについては、REST APIの変更履歴を参照してください。
docs.datarobot.comでPython APIクライアントのドキュメントを参照¶
ReadTheDocsに加えて、ドキュメントポータルから直接Python APIクライアントのリファレンスドキュメントにアクセスできるようになりました。 リファレンスドキュメントでは、REST APIドキュメントの構成に合わせて、Pythonクライアントでサポートされる機能の概要を説明しています。
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