# 専用の予測環境からサーバーレス予測環境へのモデルの移行

> 専用の予測環境からサーバーレス予測環境へのモデルの移行 - サーバーレス予測環境にモデルを移行するには、登録モデルをレジストリからサーバーレス予測環境にデプロイします。

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## Primary page

- [専用の予測環境からサーバーレス予測環境へのモデルの移行](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/deprecations-and-migrations/dpe-serverless-migration.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [サーバーレス予測環境を使用する理由](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/deprecations-and-migrations/dpe-serverless-migration.html.md#_2): In-page section heading.
- [サーバーレス予測環境を利用するには？](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/deprecations-and-migrations/dpe-serverless-migration.html.md#_3): In-page section heading.

## Documentation content

サーバーレス予測環境は、Kubernetesベースのスケーラブルなデプロイアーキテクチャです。 専用の予測環境（DPE）とは異なり、サーバーレス予測環境ではリソース設定の変更が可能なため、デプロイされたモデルの要件に合わせて環境のリソース割り当てを変更できます。

セルフマネージドAIプラットフォーム では、10.2リリースから、DataRobotが新規にインストールされた環境すべてで、デフォルトのデプロイプラットフォームが、動的/静的予測エンドポイントからサーバーレス予測環境に変更されました。 DataRobot 10.2以上のセルフマネージド環境を利用している組織は、 [予測環境](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-console/nxt-prediction-environments/nxt-pred-env.html.md) ページで事前にプロビジョニングされたDataRobotサーバーレス予測環境にアクセスできます。

_マネージドAIプラットフォーム（SaaS）_では、2024年11月より後に作成された組織は、 [予測環境](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-console/nxt-prediction-environments/nxt-pred-env.html.md) ページで事前にプロビジョニングされたDataRobotサーバーレス予測環境にアクセスできます。

モデルのデプロイをサーバーレス予測環境に移行する準備をする際には、以下の表のガイドラインを考慮してください。

| デプロイカテゴリー | 推奨する操作 |
| --- | --- |
| 新しいデプロイ | 新しいデプロイを作成するたびに、サーバーレス予測環境を使用します。 使われていない専用予測サーバーは、次回の更新時に削除されます。 |
| 既存のデプロイ | マネージドAIプラットフォーム（SaaS）では、次回更新時にサポートまたはアカウントチームからモデルの移行をお願いする場合があります。 できるだけ早くモデルをサーバーレス環境に移行し、2025年末までに移行を完了することを検討してください。新しいデプロイには、過去のオブザーバビリティデータは含まれません。このデータを保持する場合は、DataRobotサポートにお問い合わせください。 |
| 外部アプリケーションと連携したデプロイ | 移行が可能かどうか、またはいつ可能かについては、アプリケーションチームにご相談ください。 |

> [!TIP] ご連絡ください
> 組織のモデルについて、専用の予測環境からサーバーレス予測環境への移行を2025年末までに完了させることが難しい場合は、DataRobotアカウントチームにお問い合わせください。

## サーバーレス予測環境を使用する理由

サーバーレス予測環境のサポート：

- AutoMLモデル、時系列モデル、カスタムモデル、GenAIブループリント、ベクターデータベースのデプロイ。
- リアルタイムおよびバッチ予測API。
- DataRobotモデル向けのゼロスケールおよびCPUベースの自動スケーリング。

サーバーレス予測環境によって、以下のようにスケーラブルなモデルデプロイが可能になります。

- 分散コンピューティング：複数のコンピューティングノードでスコアリングを行います。
- 変更可能なリソース設定：各デプロイで利用可能です
- 同時実行可能なバッチ予測ジョブ：同時実行可能な最大数を設定できます。
- カスタムモデル用のマルチスレッド予測ゲートウェイ。

## サーバーレス予測環境を利用するには？

サーバーレス予測環境にモデルを移行するには、登録モデルをレジストリからサーバーレス予測環境にデプロイします。

> [!TIP] 注意事項
> サーバーレス予測環境にモデルを移行する際は、以下に注意してください。
> 
> サーバーレス環境では、リアルタイムAPIに新しいシグネチャが導入されました。この新しいシグニチャを使用するには、アプリケーションを調整します。 DataRobotには、コード経由でサーバーレスデプロイとの通信を可能にするヘルパー関数を備えたPythonライブラリが用意されています。
> 新しいデプロイには、過去のオブザーバビリティデータは含まれません。このデータを保持する場合は、DataRobotサポートにお問い合わせください。

1. コンソールでサーバーレス予測環境を作成します。 環境を作成
2. サーバーレス環境にモデルをデプロイします。 モデルをデプロイ
3. リアルタイム予測APIを使用するか、バッチ予測ジョブを介して、予測を行います。 予測を実行
4. デプロイが外部アプリケーションと連携している場合は、既存のアプリケーションとスクリプトを変更し、datarobot-predictライブラリを使用して新しい予測エンドポイントを呼び出します。 サーバーレス環境では、ボルトオンのガバナンスAPIもサポートされており、OpenAI APIの公式Pythonライブラリを通じて、デプロイ済みのGenAIブループリントとの通信が可能です。