デプロイのアクション¶

デプロイページで、アクションメニューを使用してデプロイを管理できます。 使用できるオプションは、ユーザー権限やデプロイで使用可能なデータを始めとするさまざまな条件に応じて異なります。 以下の表では、各オプションについて簡単に説明します。 Access the actions menu to the right of each deployment on the Deployments dashboard or in the upper-right corner of the Overview tab:

ユースケースへのリンク¶

デプロイをワークベンチの ユースケースにリンクするには、デプロイのアクションメニューで、 ユースケースへのリンクをクリックします。

ユースケースへのリンクモーダルで、次のいずれかのオプションを選択します。

デプロイモデルの置換¶

モデルの予測精度は時間の経過に伴い低下する傾向があるため、DataRobotでは、デプロイされた登録済みモデルバージョンを新しいバージョンまたはより効果的なバージョンで簡単に置き換えることができます。 これにより、モデルが最新かつ高精度であることが保証されます。 モデル管理機能を使用して、デプロイ用の登録済みモデルバージョンを切り替えることで、モデル作成者は、ダウンストリームのコンシューマーに影響を与えることなく、モデルを最新の状態に保つことができます。 それは、モデル検証者やデータサイエンスのチームがモデルの履歴を追跡するのに役立ちます。また、モデルコンシューマーは、切り替えの詳細を知る必要なく、予測に自信を持つことができます。

デプロイ用の登録済みモデルバージョンを置き換えるには：

1. デプロイダッシュボードまたは概要タブから、アクションメニューを開きます。

   • デプロイダッシュボードから、メニューアイコンをクリックします。

   • 概要タブから、アクションをクリックします。

2. モデルの置換をクリックし

3. 登録済みのモデルバージョンの置換パネルで、置換理由を選択します。

   

   • 精度
   • データドリフト
   • エラー
   • 定期的なリフレッシュ
   • スコアリングの速度
   • 使用非推奨
   • その他

4. デプロイに デプロイ承認ポリシーが設定されている場合、置換を適用するタイミングを選択します。

   • 承認時に自動的に
   • 承認通知後に手動で

5. 登録済みのモデルバージョンをクリックしてから、選択をクリックします。

   

6. モデル検定プロセスが実行され、新しいモデルのデプロイとの互換性がテストされます。 このプロセス中は、このページを閉じたり、更新したり、アプリケーションを終了したりしないでください。 検定プロセスが完了した後、

   

   • 検定が成功したら、置換をクリックします。

   • 検定が警告付きで完了した場合は、警告を確認し、それでもモデルを置き換えたい場合は、受け入れて置換をクリックします。

     モデル検定の警告

     検定中に次の警告が表示されることがあります。

     • 新しいモデルの特徴量は、現在のモデルの特徴量とは異なります。 新しいモデルが必要とする特徴量が欠損している予測リクエストでは、422エラーが返されます。
     • 新しいモデルと現在のモデルの間の特徴量の互換性を検証できません。
     • 新しいモデルでは、デプロイ用に設定された一部の信頼性ルールがサポートされていません。
     • 新しいモデルと現在のモデルの間では、モデルセグメントに互換性がありません。

     詳細については、 モデル置換の検証セクションを参照してください。

   • 検定が失敗した場合は、キャンセルをクリックし、互換性のあるモデルで置換プロセスを試してください。

モデル置換に関する注意事項¶

デプロイ済みのモデルを置き換える場合は、以下の点に注意してください。

• モデル置換は、すべてのデプロイで利用できます。 Each deployment's model is provided as a model package, which can be replaced with another model package, provided it is compatible.

• 新しいモデルパッケージは、既存のチャンピオンまたはチャレンジャーと同じエクスペリメント内の同一モデルであってはなりません。各チャレンジャーは一意のモデルである必要があります。 同じリーダーボードモデルから複数のモデルパッケージを作成する場合、それらのモデルを同じデプロイでチャレンジャーとして使用することはできません。

• 最新のモデルだけがデプロイされますが、 モデル履歴は維持され、データドリフトのベースラインとして使用できます。

モデル置換の検証¶

DataRobotは、新しいモデルが既存のモデルの適切な置き換えであるかどうかを検証し、問題が見つかった場合は警告メッセージを表示します。 DataRobotはモデルを比較して、以下のことを確認します。

• ターゲットの名前とタイプが一致していること。 分類ターゲットの場合、クラス名も一致している必要があります。
• 特徴量の型が一致していること。
• 新しい特徴量がないこと。 新しいモデルのほうが特徴量の数が多い場合、警告が表示され、追加された特徴量が示されます。 これは、新しいモデルが古いモデルで使用できない特徴量を必要とする場合に、予測エラーを防ぐのに役立ちます。
• 置換モデルがすべての信頼性ルールをサポートしていること。
• 既存のモデルが時系列モデルの場合、置換モデルも時系列モデルである必要があり、系列タイプ（単一系列/複数系列）が一致している必要があります。
• モデルがカスタム推論モデルの場合、カスタムモデルテストに合格する必要があります。
• 予測間隔は、有効化されるデプロイの予測間隔に適合している必要があります。
• セグメントは、有効化されるデプロイのセグメント分析に適合している必要があります。

モデル置換の互換性¶

デプロイ用のモデルパッケージの置換に進む前に、各モデルパッケージタイプ（外部およびDataRobot）の互換性を考慮してください。