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アプリケーション内で をクリックすると、お使いのDataRobotバージョンに関する全プラットフォームドキュメントにアクセスできます。

デプロイの概要

ダッシュボードからデプロイを選択すると、DataRobotにそのデプロイの概要ページが開きます。 この概要ページは、デプロイを説明するモデルと環境固有のサマリー(デプロイを作成したときに入力した情報やモデルの置換アクティビティなど)を提供します。

詳細

概要タブの詳細セクションには、デプロイに関する情報が一覧表示されます。これには、デプロイのモデルおよび環境固有の情報が含まれます。 概要ページの上部で、デプロイ名と説明を表示できます。この情報を更新するには、編集アイコン をクリックします。

備考

このリストに含まれる情報は、カスタムモデルと外部環境を使用するデプロイでは異なります。 ターゲットタイプに応じた情報を含めることもできます。

フィールド 説明
デプロイ名ID 現在のデプロイのID番号。 コピーアイコン をクリックすると、クリップボードに保存できます。
予測 過去1週間の相対的な予測頻度を日単位で視覚的に表したもの。
有用性 デプロイの作成中に割り当てられた有用性レベル。 デプロイの有用性を更新するには、編集アイコン をクリックします。
承認ステータス ガバナンスを目的としたデプロイの承認ポリシーのステータス。
予測環境 デプロイされたモデルが予測を行う環境。
構築環境 デプロイの現在のモデル(DataRobot、Python、R、Javaなど)で使用する環境構築。
フラグ デプロイステータス(アクティブ、非アクティブ、エラー、警告、起動)、デプロイタイプ(バッチ、LLM)など、さまざまなデプロイメタデータを提供するインジケーター。
ターゲットタイプ モデルが行っている予測のタイプ。 分類モデルデプロイの場合、PositiveクラスNegativeクラス、および予測しきい値も表示されます。
ターゲット デプロイの現在のモデルで使用するターゲットの特徴量名。
モデリング特徴量 The features included in the model's feature list. Click View details to review the list of features sorted by importance.
作成者 モデルを作成したユーザーの名前。
最新の予測 最後の予測からの日数。 フィールドにカーソルを合わせると、完全な日付と時刻が表示されます。
カスタムモデル情報
カスタムモデル モデルワークショップから登録およびデプロイされたカスタムモデルの名前とバージョン。
カスタム環境 登録されたカスタムモデルを実行するカスタムモデル環境の名前とバージョン。
リソースバンドル プレビュー機能 The CPU or GPU bundle selected for the custom model in the resource settings.
リソースのレプリカ プレビュー機能 The number of replicas defined for the custom model in the resource settings.
外部モデル情報
デプロイコンソールのURL NextGenコンソールのデプロイのURL。
外部予測URL 外部モデルの外部予測環境のURL。
生成モデル情報
ターゲット デプロイの現在の生成モデルで使用するターゲット列の特徴量名。 この特徴量はプロンプトに対する生成モデルの回答です(resultTextanswercompletionなど)。
プロンプト列の名前 デプロイの現在の生成モデルで使用するプロンプト列の特徴量名。 この特徴量は、生成モデルが応答するプロンプトです(promptTextquestionpromptなど)。

関連アイテムセクションには、デプロイに関連付けられたアセットのリストが含まれます。 現在デプロイされているモデルに応じて、表示される関連アイテムは異なります。 表示内容を増やすをクリックして、すべての関連アイテムを表示します。

フィールド 説明
登録済みのモデル デプロイに関連付けられた登録済みモデルの名前とID。 クリックすると、登録済みモデルのモデルディレクトリが開きます。
登録モデルのバージョン デプロイに関連付けられた登録済みモデルバージョンの名前とID。 クリックすると、登録済みモデルバージョンのモデルディレクトリが開きます。
DataRobot NextGenモデル情報
ユースケース デプロイの最新モデルが作成されたユースケースの名前とID。 クリックすると、ワークベンチでユースケースが開きます。
エクスペリメント デプロイの最新モデルが作成されたエクスペリメントの名前とID。 クリックすると、ワークベンチでエクスペリメントが開きます。
モデル デプロイの最新モデルの名前とID。 クリックすると、ワークベンチエクスペリメントでモデルの概要が開きます。 過去のデプロイ済みモデルのモデルIDはデプロイログ(履歴 > ログ)から表示できます。
DataRobot Classicモデル情報
プロジェクト デプロイの最新プロジェクトが作成されたエクスペリメントの名前とID。 クリックすると、プロジェクトが開きます。
モデル デプロイの最新モデルの名前とID。 クリックすると、モデルのブループリントが開きます。 デプロイログから過去のデプロイ済みモデルのモデルIDを表示できます(履歴 > ログ)。
カスタムモデル情報
カスタムモデル デプロイに関連付けられたカスタムモデルの名前、バージョン、およびID。 クリックすると、カスタムモデルのアセンブルタブでモデルワークショップが開きます。
カスタムモデルバージョン デプロイに関連付けられたカスタムモデルバージョンのバージョンとID。 クリックすると、カスタムモデルのバージョンタブでモデルワークショップが開きます。
トレーニングデータセット 現在デプロイされているカスタムモデルの作成に使用されたトレーニングデータセットのファイル名とID。
外部モデル情報
トレーニングデータセット 現在デプロイされている外部モデルの作成に使用されたトレーニングデータセットのファイル名とID。

備考

関連アイテムにアクセスできない場合、アイテムの行の末尾にロックアイコン が表示されます。

評価とモデレーション

本機能の提供について

Evaluation and moderation guardrails are a premium feature. 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。

機能フラグ:モデレーションのガードレールを有効にする(プレミアム)、モデルレジストリでグローバルモデルを有効にする(プレミアム)、予測応答で追加のカスタムモデル出力を有効にする

When a text generation model with guardrails is registered and deployed, you can view Evaluation and moderation section the deployment's Overview tab:

タグ

タグセクションで、+ 新規追加をクリックし、デプロイにタグ付けする各キーと値のペアの名前を入力します。 デプロイタグは、 ダッシュボードでデプロイを分類および検索するのに役立ちます。

ランタイムパラメーター

プレビュー

The ability to edit custom model runtime parameters on a deployment is on by default.

機能フラグ: デプロイでカスタムモデルのランタイムパラメーターの編集を有効にする

On a custom model deployment's Overview tab, you can access the Runtime parameters section. If the deployed custom model defines runtime parameters through runtimeParameterDefinitions in the model-metadata.yaml file, you can manage these parameters in this section. To do this, first make sure the deployment is inactive, then, click Edit:

Each runtime parameter's row includes the following controls:

アイコン 設定 説明
編集 キーを編集ダイアログボックスを開き、ランタイムパラメーターのを編集します。
初期値に戻す Reset the runtime parameter's Value to the defaultValue set in the model-metadata.yaml file (defined in the source custom model).

If you edit any of the runtime parameters, to save your changes, click Apply.

ランタイムパラメーターを定義し、カスタムモデルコードで使用する方法の詳細については、 カスタムモードのランタイムパラメーターの定義に関するドキュメントを参照してください。

履歴

デプロイ済みモデルが重要なユースケースをサポートする場合、デプロイの履歴セクションでデプロイイベントを追跡することが不可欠です。 ガバナンスログイベントを監視して、デプロイの安定性を維持できます。 これらのイベントには、モデルがデプロイまたは置換された日時が含まれます。 デプロイ履歴は、これらのイベントを変更を担当したユーザーにリンクします。

多くの組織、特に規制の厳しい業界の組織では、モデルのデプロイと管理をより細かく制御する必要があります。 管理者はこの強化された制御に対応するためデプロイ承認ポリシーを定義できます。 ただし、デフォルトでは、デプロイ前の承認要件はありません。

デプロイで利用可能なガバナンスログの詳細は、履歴 > ガバナンスにあります。これにはデプロイ用にトリガーされたデプロイ承認ポリシーの監査認証が含まれます。

モデルでデータドリフトまたは精度のドリフトが発生し始めたら、新しいデータセットを収集し、トレーニングした新規モデルで古いモデルを置き換える必要があります。 モデルの作成とデプロイのタイムスタンプ、記録されたアクションを担当するユーザーの記録など、このデプロイライフサイクルの詳細が記録されます。 デプロイオーナーの権限を持つすべてのユーザーは、デプロイ済みモデルを置き換えることができます。

デプロイのモデル関連のイベントは、履歴 > ログにあります。これには、作成日とデプロイ日、およびモデル置換イベントが含まれます。 各モデル置換イベントは、置換日と正当性(提供されている場合)を報告します。 さらに、過去のデプロイ済みモデルのモデルIDを見つけてコピーすることができます。


更新しました January 15, 2025