アプリケーションの作成¶

プレミアム機能

構築済みイメージからのアプリケーションのアップロードは、プレミアム機能です。この機能を有効にする方法については、DataRobotの担当者または管理者にお問い合わせください。

Dockerで作成したイメージから、Streamlit、Dash、PlotlyなどのWebアプリケーションを使って、DataRobotでアプリケーションを作成し、機械学習プロジェクトを共有します。 Dockerでカスタム機械学習アプリを作成したら、レジストリ > アプリケーションのソースでアプリケーションとしてアップロードし、セキュアなデータアクセスと制御でデプロイできます。あるいは、DRAppsコマンドラインツールを使用してアプリコードを作成し、DataRobotにプッシュして、自動的にイメージを構築することもできます。

以下の表では、アプリケーションを作成する各方法について説明します。

方法	説明
アプリのアップロード	`tar`、`gz`、または`tgz`アーカイブとして保存されたアプリケーションをアップロードします。
アプリケーションソースからのアプリ作成	既存のアプリケーションソースからアプリケーションを構築します。
テンプレートからのアプリ作成	DataRobotが提供するテンプレートからアプリケーションを構築します。これらは、生成AIおよび予測AIのユースケースの開発と運用を加速するために設計された、エンドツーエンドのレシピです。

アプリケーションにおける永続的なストレージ

DataRobotでは、キーバリューストアAPIとファイルストレージを使用して、アプリケーションに永続的なストレージを提供します。これには、ユーザー設定、プリファレンス、特定のリソースへのアクセス権限のほか、チャット履歴、使用状況の監視、大きなデータフレームのデータキャッシュなどを含めることができます。

休止状態のアプリケーション

アプリケーションは、一定期間操作がないと休止状態になります。休止状態のアプリケーションに初めてアクセスすると、再起動中にロード画面が表示されます。

サポートされているフレームワーク¶

Dockerイメージからアプリケーションを作成する場合、DataRobotでは現在、以下のアプリケーションフレームワークがサポートされています。

Streamlit
Dash
Aiohttp
Plotly
Flask

アプリケーションのアップロード¶

カスタムアプリケーションをDataRobotにアップロードするには、まずDockerでアプリイメージを作成する必要があります。

Dockerをインストールします。
アプリを作成します（Streamlit、Flask、Aiohttpの例を参照してください）。
Dockerfileでポート8080をHTTPリクエスト用にExposeします。
docker build [PATH] | [URL] -—tag [IMAGE NAME]でイメージを構築します。
docker run --publish 8080:8080 [IMAGE NAME]によって、アプリのイメージをローカルでテストします。

アプリのイメージをDataRobotにアップロードする準備ができたら、新しいビルドを作成し、docker save [IMAGE NAME] --output [PATH]でエクスポートします。アプリができたら（tar、gz、またはtgzアーカイブとしてエクスポート）、そのイメージをアプリケーションページにアップロードします。

アプリケーションのtar、gz、またはtgzアーカイブができたら、DataRobotレジストリにイメージをアップロードできます。

レジストリで、アプリケーションのソースタイルに移動します。次に、+ 新しいアプリケーションソースを追加ドロップダウンをクリックし、アプリケーションをアップロードを選択します。
カスタムアプリケーションの新規作成パネルで、以下の設定を行います。
- 名前フィールドで、アプリケーションのわかりやすい名前を入力します。
- アプリケーションのイメージを追加グループボックスで、 ファイルを選択をクリックし、そのイメージを含むtar、gz、またはtgzアーカイブを選択して、開くをクリックします。
- ドロップダウンからリソースバンドルを選択します。
アプリケーションがアップロードされたら、新規アプリケーションの作成をクリックします。アプリケーションは、初期化中というステータスでアプリケーションページに追加されます。構築されたら、開くをクリックしてアプリケーションを表示します。

備考

アプリケーションを共有または削除するには、そのアプリケーションの横にあるアクションメニュー をクリックします。

アプリケーションソースからのアプリ構築¶

備考

アプリケーションのストレージコンポーネントは永続的ではありません。 /tmpディレクトリにのみ書き込み可能で、ディレクトリの内容はセッション間で保持されません。

アプリケーションソースを設定している場合、それを使用してアプリケーションを構築できます。

レジストリ > アプリケーションのソースで、使用したいアプリケーションソースをクリックし、アプリケーションを構築をクリックします。 DataRobotがアプリケーションを初期化する時間を与えます。
アプリケーションが、そのソースから構築されたアプリケーションのリストに追加されます。構築されたら、開くをクリックしてアプリケーションを表示します。

備考

アプリケーションページで、アプリケーションの横にあるアクションメニュー をクリックすると、そのアプリケーションの共有や削除ができます。

テンプレートからのアプリ構築¶

DataRobotが提供する、すぐに使えるフロントエンドテンプレートのいずれかを使用して、アプリケーションを構築できます。これらのテンプレートには、カスタマイズ可能なコンポーネントとともに必要なアセットがすべて含まれているため、ニーズに合ったAIソリューションを迅速に導入できます。

以下のテンプレートが用意されています。

アプリケーションテンプレート	説明
Flaskアプリの基本テンプレート	Pythonの柔軟なWebフレームワークであるFlaskアプリケーションの構築に使用されるコードテンプレート。 Flaskを使用すると、アプリの動作を定義する特定のPython関数にURLをマッピングすることができます。
Node.jsとReactの基本テンプレート	Node.jsサーバー機能を備えたReactフロントエンドアプリケーションを構築するためのコードテンプレート。
Q&Aチャット生成アプリのテンプレート	Streamlitを使用し、スタイリングライブラリ`streamlit-sal`でサポートされるQ&Aアプリケーションの構築に使用されるコードテンプレート。
Slack Botアプリのテンプレート	Slackボットのメッセージやイベントを設定するSlackアプリケーションを作成するためのコードテンプレート。
Streamlitアプリの基本テンプレート	Streamlitアプリケーションの構築に使用されるコードテンプレート。 Streamlitは、データ駆動型のアプリケーションを迅速に構築およびデプロイするために設計された、オープンソースのPythonフレームワークです。

テンプレートからアプリケーションを作成するには：

レジストリで、アプリケーションのソースタイルに移動します。次に、+ 新しいアプリケーションソースを追加ドロップダウンをクリックして、テンプレートから新しいアプリケーションを作成を選択します。
アプリケーションテンプレートを参照して、各テンプレートがサポートするユースケースを確認します。
テンプレートをクリックすると、ユースケースに関する詳細情報を含むサポートドキュメントが展開およびレビューされます。
テンプレートを選択し、右上隅にあるアプリケーションのソースを作成をクリックします。
DataRobotには、レジストリのアプリケーションのソースタイルが表示され、テンプレートの内容が新しいアプリソースに入力されます。アプリケーションの依存関係とアプリケーションソースのファイルを確認して、アプリケーションを構築をクリックします。 DataRobotがアプリケーションを初期化する時間を与えます。
アプリケーションが、そのソースから構築されたアプリケーションのリストに追加されます。構築されたら、開くをクリックしてアプリケーションを表示します。