# デプロイ設定

> デプロイ設定 - デプロイの作成中に設定されなかったデプロイ機能を追加または更新します。

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## Primary page

- [デプロイ設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-console/nxt-settings/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

デプロイ設定タブでは、提供されたデータ（トレーニングデータ、予測データ、実測値など）に基づいて、現在のデプロイが持つ機能の概要が示されます。 デプロイを作成して設定した後、デプロイ設定を使用して、デプロイの作成中に設定されなかったデプロイ機能を追加または更新できます。

| トピック | 説明 |
| --- | --- |
| サービスの正常性のモニタリングを設定 | 一意のセグメント属性と値にフィルターすることで、サービスの正常性、データドリフト、精度の統計を評価するセグメント分析を有効にします。 |
| データドリフトのモニタリングを設定 | データドリフト監視を有効化して、ターゲットと特徴量ドリフト情報の両方を監視します。 |
| 精度のモニタリングを設定 | 精度監視を有効化して、時間の経過に伴うモデルデプロイのパフォーマンスを分析します。 |
| 公平性のモニタリングを設定 | 公平性の監視を有効化して、二値分類モデルの予測動作のバイアスを特定します。 |
| カスタム指標監視の設定 | 作成したカスタム指標の「注意」および「失敗」のしきい値を定義して、カスタム指標の監視を有効にします。 |
| 信頼性ルールの設定 | モデルが不確かな予測を行ったり、見たことのないデータを受信したりしたときに、リアルタイムで認識できるようなルールを作成することで、信頼性監視を有効にします。 |
| チャレンジャーの設定 | 予測リクエストデータを行レベルで保存し、スケジュールに従って予測を再実行するようにデプロイを設定することで、チャレンジャーとの比較を可能にします。 |
| 再トレーニングの設定 | 全般的な再トレーニング設定を定義し、再トレーニングポリシーを作成することで、デプロイに対して自動再トレーニングを有効にします。 |
| 予測の詳細設定を行う | 予測設定タブを確認して、デプロイの予測データの詳細を表示します。または、デプロイされた時系列モデルの場合、予測レスポンスで予測間隔を有効化します。 |
| 適時性追跡の設定 | 使用設定タブで、予測値と実測値の適時性追跡を有効にします。組織のニーズに応じて、予測値のタイムスタンプと実測値のアップロード時間に基づいて、適時性の間隔・頻度を個別に定義できます。 |
| データ探索の設定 | データ探索を有効にして、カスタムビジネス指標またはパフォーマンス指標を計算して監視します。 |
| デプロイ通知の設定 | サービスの正常性、データドリフト、精度、公平性の監視に関するEメールを作動させるための個人通知を有効化します。 |
| デプロイリソースの設定 | カスタムモデルデプロイの場合、 カスタムモデルアセンブリ中に定義されたカスタムモデルリソース設定を表示します。 カスタムモデルがDataRobotサーバーレス予測環境にデプロイされていて、デプロイが非アクティブである場合、リソースバンドル設定を変更することができます。 |
| クォータの設定 | 使用制限設定を編集して、共有されたデプロイインフラストラクチャへのアクセスを制御し、異なるチームやアプリケーション間で公平なリソース割り当てを確保し、単一のユーザーやエージェントがリソースを独占するのを防ぐことができます。 |