# アプリケーションの作成

> アプリケーションの作成 - StreamlitやDash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。

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## Primary page

- [アプリケーションの作成](https://docs.datarobot.com/ja/docs/wb-apps/custom-apps/upload-custom-app.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [サポートされているフレームワーク](https://docs.datarobot.com/ja/docs/wb-apps/custom-apps/upload-custom-app.html.md#supported-frameworks): In-page section heading.
- [アプリケーションのアップロード](https://docs.datarobot.com/ja/docs/wb-apps/custom-apps/upload-custom-app.html.md#upload-an-application): In-page section heading.
- [アプリケーションソースからのアプリ構築](https://docs.datarobot.com/ja/docs/wb-apps/custom-apps/upload-custom-app.html.md#build-an-app-from-an-application-source): In-page section heading.
- [テンプレートからのアプリ構築](https://docs.datarobot.com/ja/docs/wb-apps/custom-apps/upload-custom-app.html.md#build-an-app-from-a-template): In-page section heading.

## Documentation content

> [!NOTE] 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/app-builder/custom-apps/custom-apps-hosting.html.md) 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。 |

> [!NOTE] 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。

> [!NOTE] 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
- React
- FastAPI
- JavaScript

## 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。

1. Dockerをインストールします。
2. アプリを作成します（Streamlit、Flask、Aiohttpの例を参照してください）。
3. Dockerfileでポート8080をHTTPリクエスト用にExposeします。
4. docker build [PATH] | [URL] -—tag [IMAGE NAME]でイメージを構築します。
5. 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/app-builder/create-app.html.md) 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。

1. 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。
2. 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。
3. 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

> [!NOTE] 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/wb-apps/custom-apps/manage-custom-app.html.md#application-sources) 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。

1. 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。
2. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。