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予測APIスニペット

DataRobotは、スコアリングを目的としたCSVまたはJSONファイルの送信に必要なコマンドと識別子を含むサンプルPythonコードを提供します。 このコードは 予測APIと共に使用することができます。 予測APIスクリプティングコードを使用するには、予測を行うデプロイを開き、予測 > 予測APIをクリックします。 予測APIスクリプトコードのページでは、バッチおよびリアルタイム予測のためのいくつかのスクリプトから選択できます。 提供されたサンプルに従い、APIを介してモデルを運用アプリケーションに統合する場合は必要な変更を加えます。

休止状態の予測サーバー

予測サーバーは、長期間使用されないと休止状態になります。 予測サーバーは休止状態ですアラートが表示されて、直ちに再アクティブ化を行う場合は、サポートチーム（support@datarobot.com）にお問い合わせください。

バッチ予測スニペットの設定

ユースケースに必要なバッチ予測スクリプトを見つけてアクセスするには、次の設定を行います。

コンテンツ 説明
1 予測タイプ 使用する予測方法を決定します。 バッチを選択します。
2 インターフェイス 生成するバッチ予測スクリプトのインターフェイスタイプを決定します。 次のインターフェイスのいずれかを選択します：
  • CLI：DataRobot APIクライアントを使用したスタンドアロンのバッチ予測スクリプト。 CLIスクリプトを使用する前に、まだpredict.pyをダウンロードしていない場合は、CLIツールをダウンロードをクリックします。
  • APIクライアント：DataRobotのPythonパッケージを使用したバッチ予測スクリプトの例。
  • HTTP：未処理のPythonベースのHTTPリクエストを使用したバッチ予測スクリプトの例。
3 プラットフォーム
（CLIインターフェイスのみ）		 CLIインターフェイスオプションを選択すると、生成されたCLI予測スクリプトを実行する予定のOSが決まります。 次のプラットフォームタイプのいずれかを選択します：
  • Mac/Linux
  • Windows
4 シークレットを表示 コードスニペットで*****により非表示になっているシークレットを表示します。 コードスニペットでシークレットを公開すると、APIキーやdatarobot-keyを取得する便利な方法を提供できます。ただし、これらのシークレットは、セキュリティ上の理由でデフォルトでは非表示になっているため、慎重に処理してください。
5 スクリプトをクリップボードにコピー コードスニペット全体をクリップボードにコピーします。
6 Codespaceで開く Open the snippet in a codespace to edit it, share with others, and incorporate additional files.
7 コードの概要画面 ローカルマシンにダウンロードして実行するために必要となるコードを表示します。 このコードスニペットは、ニーズに合わせて編集する必要があります。

リアルタイム予測スニペットの設定

ユースケースに必要なリアルタイム予測スクリプトを見つけてアクセスするには、次の設定を行います。

コンテンツ 説明
1 予測タイプ 使用する予測方法を決定します。 リアルタイムを選択します。
2 言語 生成されるリアルタイム予測スクリプトの言語を決定します。 形式を選択します。
  • Python：DataRobotのPythonパッケージを使用したリアルタイム予測スクリプトの例。
  • cURL：cURLを使用したスクリプト。 さまざまなネットワークプロトコルを使ってデータを転送するためのコマンドラインツールであり、ほとんどのLinuxディストリビューションとmacOSにおいてデフォルトで利用可能です。
3 シークレットを表示 コードスニペットで*****により非表示になっているシークレットを表示します。 コードスニペットでシークレットを公開すると、APIキーやdatarobot-keyを取得する便利な方法を提供できます。ただし、これらのシークレットは、セキュリティ上の理由でデフォルトでは非表示になっているため、慎重に処理してください。
4 スクリプトをクリップボードにコピー コードスニペット全体をクリップボードにコピーします。
5 Codespaceで開く Open the snippet in a codespace to edit it, share with others, and incorporate additional files.
6 コードの概要画面 ローカルマシンにダウンロードして実行するために必要となるコードを表示します。 このコードスニペットは、ニーズに合わせて編集する必要があります。

データドリフトの無効化

個々の予測リクエストのデータドリフト追跡は、一意のヘッダーをリクエストに適用することによって無効化できます。 これは、実際の予測結果が不要な合成データを使用する場合などに便利です。

ヘッダー、X-DataRobot-Skip-Drift-Tracking=1、をリクエストデータに挿入します。 例：

headers['X-DataRobot-Skip-Drift-Tracking'] = '1'
requests.post(url, auth=(USERNAME, API_KEY), data=data, headers=headers)

このヘッダーを適用すると、リクエストのドリフト追跡は計算されません。 しかし、サービス統計は引き続き提供されます（データエラー、システムエラー、実行時間など）。

Open snippets in a codespace

Codespaceで予測APIのコードスニペットを開いて、スニペットを直接編集したり、他のユーザーと共有したり、追加のファイルを組み込んだりできるようになりました。

To open a Prediction API snippet, click Open in a codespace.

DataRobot generates a codespace instance and populates the snippet inside as a python file.

In the codespace, you can upload files and edit the snippet as needed. For example, you may want to add CLI arguments in order to execute the snippet.

Codespaceでは、ファイルストレージに完全にアクセスできます。 アップロードボタンを使ってスコアリング用のデータセットを追加したり、スニペット実行後に予測出力（output.json、output.csvなど）をcodespaceファイルのディレクトリに戻したりすることができます。 This example uploads 10k_diabetes_small.csv to the codespace as an input file.

To add CLI arguments to the snippet, click Add CLI arguments .

This example references 10k_diabetes_small.csv as the input file for scoring, and names the output file output.csv.

The snippet is now configured to run and return predictions. When you have finished working in the codespace, click Exit and save codespace.

Codespaces belong to Use Cases, so you must specify an existing Use Case or create a new one to save the codespace to. When a Use Case has been selected, click Exit and save codespace again. Your snippet is now saved in a codespace as part of a Use Case.

更新しました January 8, 2025