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予測環境のレビューと追加

予測環境ページでは、使用可能なDataRobot予測環境を確認し、 ポータブル予測サーバーで実行されているDataRobotモデルと 監視エージェントによって監視されているリモートモデルの両方の外部予測環境を作成できます。

DataRobot予測環境をレビュー

DataRobotの予測環境は作成できませんが、予測環境タブで表示できます。 プラットフォーム列でDataRobotを使用して環境を見つけて、組織で使用できるDataRobot予測環境を確認します。

これらの予測環境はDataRobotによって作成され、設定できません。ただし、このページから これらの予測環境にモデルをデプロイできます。

本機能の提供について

DataRobotサーバーレス予測環境でリアルタイム予測を有効にした場合、DataRobot予測環境を作成できます。 この機能はデフォルトではオフになっています。 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。

機能フラグ: K8s予測環境でリアルタイム(インタラクティブ)予測を有効にする、K8s予測環境でリアルタイムのGenAI予測を有効にする

新しい予測環境を追加

DataRobotでは、外部予測環境を作成、管理、および共有することができます。 このため、 ポータブル予測サーバーで実行されているDataRobotモデルと、 監視エージェントによって監視されているリモートモデルの両方に使用する予測環境を指定できます。

本機能の提供について

DataRobotの監視エージェントはプレビュー機能で、デフォルトでオンになっています。

機能フラグ: DataRobotで監視エージェントを無効にする

通常、監視エージェントはDataRobotの外部で実行され、外部モデルのコードでDataRobot MLOpsライブラリの呼び出しによって設定されたスプーラーから指標を報告します。 外部スプーラーの資格情報と設定の詳細を使用して外部予測環境を作成し、DataRobot_内_で監視エージェントを実行できるようになりました(パブリックプレビュー版の機能です)。

予測環境を作成するには:

  1. 予測環境をクリックし、予測環境を追加をクリックします。

  2. 予測環境を追加ダイアログボックスで、次のフィールドに入力します。

    フィールド 説明
    名前 わかりやすい予測環境名を入力します。
    説明 (オプション)外部予測環境の説明を入力します。
    プラットフォーム モデルを実行し、予測を行う外部プラットフォームを指定します。
  3. サポートされているモデル形式で、1つ以上の形式を選択し、手動または管理エージェントを使用して、予測環境にデプロイできるモデルを制御します。 利用可能なモデル形式は、DataRobotまたはDataRobotスコアリングコード外部モデル、および カスタムモデルです。

    重要

    DataRobotDataRobotのスコアリングコードのみの両方を選択することはできません。

  4. 管理元:で、次のいずれかを選択します。

    オプション 説明
    セルフマネージド インフラストラクチャ上のモデルを手動で管理し、データをDataRobotに手動でレポート。
    管理エージェントが管理 独自のインフラストラクチャで 管理エージェントを使用してモデルを管理。
    DataRobotが管理 DataRobot内で管理エージェントを使用してモデルを管理。 このオプションは、選択したプラットフォームAzure(プレミアム機能)あるいは Snowflakeまたは Amazon Web Services (AWS)(どちらもプレビュー機能)の場合にのみ使用できます。
  5. (オプション)DataRobotで監視エージェントを実行するには、モニタリングの設定キューを選択します。

    デフォルト設定はキューなしです。

    Amazon SQSスプーラーのAWS S3認証情報を選択し、次のAmazon SQSフィールドを設定します。

    フィールド 説明
    地域 キューに使用するAWSリージョンを選択します。
    SQSキューのURL スプーラーに使用されるSQSキューのURLを選択します。
    表示タイムアウト (オプション)メッセージがキューから削除されるまでの 表示タイムアウト。 これは、監視エージェントに固有のものではなく、Amazon SQSの設定です。

    キュー設定を行った後、Amazon SQSスプーラーで受け入れられる環境変数を指定できます。 詳細については、 Amazon SQSスプーラーリファレンスを参照してください。

    Google Pub/SubスプーラーのGCPの資格情報を選択し、次のGoogle Pub/Subフィールドを設定します。

    フィールド 説明
    Pub/Subプロジェクト スプーラーが使用するPub/Subプロジェクトを選択します。
    Pub/Subのトピック スプーラーによって使用されるPub/Subトピックを選択します。 これは、プロジェクトIDを含む完全修飾トピック名パスではなく、プロジェクト内のトピック名である必要があります。
    Pub/Subのサブスクリプション スプーラーが使用するサブスクリプションのPub/Subサブスクリプション名を選択します。
    Pub/Subの確認応答期限 (オプション)サブスクライバーがキュー内のメッセージを処理し、確認するまでの時間(秒)を入力します。

    キュー設定を行った後、Google Pub/Subスプーラーで受け入れられる環境変数を指定できます。 詳細については、 Google Cloud Pub/Subスプーラーリファレンスを参照してください。

    Azure Event HubsスプーラーのAzureサービスプリンシパルの資格情報を選択し、この資格情報を使用してアクセス可能なAzureサブスクリプションフィールドとAzureリソースグループフィールドを設定します。

    「Azureサービスプリンシパルの資格情報が必要です」

    AzureMLでDataRobotがスコアリングコードを管理するには、既存のAzureサービスプリンシパルの資格情報が必要です。 既存の資格情報を持っていない場合、Azureサービスプリンシパルの資格情報が必要ですというアラートが表示され、資格情報に移動してAzureサービスプリンシパルの資格情報を作成するよう促されます。

    必要な資格情報を作成するには、資格情報のタイプで、Azureサービスプリンシパルを選択します。 次に、クライアントIDクライアントシークレットAzureテナントID表示名を入力します。 資格情報を検証して保存するには、保存してサインインをクリックします。

    これらのIDと表示名は、Azureのアプリの登録 > 概要タブ(1)で確認できます。 シークレットはアプリの登録 > 証明書およびシークレットタブ(2)で生成できます。

    次に、以下のAzure Event Hubsフィールドを設定します。

    フィールド 説明
    Event Hubs名前空間 AzureサブスクリプションIDから取得した、有効な Event Hubs名前空間を選択します。
    Event Hubsインスタンス データを監視するために、名前空間内の Event Hubsインスタンスを選択します。

    キュー設定を行った後、追加の環境変数をエージェントに指定できます。

  6. 環境設定を行ったら、環境を追加をクリックします。

    これで、予測環境ページから環境を利用できるようになりました。


更新しました May 16, 2024