title: カスタムアプリケーションの作成 description: Streamlit、Dash、R Shinyなどのウェブアプリケーションを使って、DataRobotでカスタムアプリケーションを作成し、機械学習プロジェクトを共有します。 section_name: NextGen

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カスタムアプリケーションの作成¶

Dockerで作成したイメージから、Streamlit、Dash、Plotlyなどのウェブアプリケーションを使ってDataRobotでカスタムアプリケーションを作成し、機械学習プロジェクトを共有できます。 Dockerでカスタム機械学習アプリを作成したら、DataRobotアプリワークショップでカスタムアプリケーションとしてアップロードし、セキュアなデータアクセスと制御でデプロイできます。 あるいは、DRAppsコマンドラインツールを使用してアプリコードを作成し、DataRobotにプッシュして、自動的にイメージを構築することもできます。

カスタムアプリケーションのアップロード¶

カスタムアプリケーションをDataRobotにアップロードするには、まずDockerでアプリイメージを作成する必要があります。

1. Dockerをインストールします。

2. アプリを作成します（Streamlit、Flask、Aiohttpの例を参照してください）。

3. Dockerfileでポート8080をHTTPリクエスト用にExposeします。

4. docker build [PATH] | [URL] —tag [IMAGE NAME]でイメージを構築します。

5. docker run --publish 8080:8080 [IMAGE NAME]によって、アプリのイメージをローカルでテストします。

アプリのイメージをDataRobotにアップロードする準備ができたら、新しいビルドを作成し、docker save [IMAGE NAME] —output [PATH]でエクスポートします。 アプリができたら（tar、gz、またはtgzアーカイブとしてエクスポート）、そのイメージをアプリケーションタブにアップロードします。

カスタムアプリケーションtar、gzまたはtgzアーカイブがある場合、DataRobotレジストリのアプリケーションページに画像をアップロードできます。

1. レジストリで、アプリケーションページをクリックし、追加 > アプリケーションをアップロードをクリックします。

   

2. カスタムアプリケーションの新規作成パネルで、以下の設定を行います。

   

   • 名前フィールドで、カスタムアプリのわかりやすい名前を入力します。

   • アプリケーションのイメージを追加グループボックスで、 ファイルを選択をクリックし、そのイメージを含むtar、gz、またはtgzアーカイブを選択して、開くをクリックします。

     カスタムアプリケーションのイメージのアップロードが開始されます。

     

3. アプリケーションがアップロードされたら、新規アプリケーションの作成をクリックします。

   

   カスタムアプリケーションは、初期化中というステータスですべてのアプリケーションリストに追加されます。 構築されたら、開くをクリックしてアプリケーションを表示できます。

   

   備考

   アプリケーションタブのカスタムアプリケーションの横にあるアクションメニュー をクリックして、アプリケーションを共有または削除できます。

アプリケーションソースからのカスタムアプリケーションの構築¶

アプリケーションソースを設定している場合、それを使用してカスタムアプリケーションを構築できます。

1. レジストリで、アプリケーション > アプリケーションソースタブをクリックし、カスタムアプリケーションを構築するアプリケーションソースを選択します。

   

2. アプリケーションを構築をクリックします。 DataRobotがアプリケーションを初期化する時間を与えます。

   

3. カスタムアプリケーションが、そのソースから構築されたアプリケーションのリストに追加されます。 構築されたら、開くをクリックしてアプリケーションを表示できます。

   

   備考

   アプリケーションタブのカスタムアプリケーションの横にあるアクションメニュー をクリックして、アプリケーションを共有または削除できます。