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ドロップイン環境¶

DataRobotでは、必要なライブラリを定義し、start_server.shファイルを提供するためのドロップイン環境がワークショップに用意されています。次の表に、DataRobotのドロップイン環境の詳細とDRUMリポジトリ内のテンプレートへのリンクを示します。 ワークショップのアセンブルタブの環境セクションでは、各環境の名前の先頭に[DataRobot]が付いています。

カスタムモデルのドロップイン環境¶

利用可能なドロップイン環境はDataRobotのインストール形態によって異なりますが、一般的に利用可能なパブリックドロップイン環境とDRUMリポジトリのテンプレートを以下の表に示します。 DataRobotのインストール形態によっては、これらの環境のPythonバージョンが異なる場合があり、さらに非公開の環境が利用できる場合もあります。

マネージドAIプラットフォーム（SaaS）セルフマネージドAIプラットフォーム

ドロップイン環境のセキュリティ

2025年3月にリリースされたマネージドAIプラットフォームから、ほとんどの汎用DataRobotカスタムモデルのドロップイン環境は、セキュリティが強化されたコンテナイメージになりました。カスタムジョブの実行にセキュリティが強化された環境が必要な場合、POSIX-shell標準に準拠したシェルコードのみがサポートされます。 POSIXシェル標準に準拠したセキュリティ強化環境では、限られたシェルユーティリティのみがサポートされています。

ドロップイン環境のセキュリティ

セルフマネージドAIプラットフォームのリリース11.0から、ほとんどの汎用DataRobotカスタムモデルのドロップイン環境は、セキュリティが強化されたコンテナイメージになりました。カスタムジョブの実行にセキュリティが強化された環境が必要な場合、POSIX-shell標準に準拠したシェルコードのみがサポートされます。 POSIXシェル標準に準拠したセキュリティ強化環境では、限られたシェルユーティリティのみがサポートされています。

環境名と例	互換性とアーティファクトファイルの拡張子
Python 3.X	Pythonベースのカスタムモデルとジョブ。モデルファイルに`requirements.txt`ファイルを含めることで、必要な依存関係をすべてインストールしてください。
Python 3.X GenAIエージェント	生成AIモデル（`Text Generation`または`Vector Database`のターゲットタイプ）
Python 3.X ONNXドロップイン	ONNXモデルとジョブ（`.onnx`）
Python 3.X PMMLドロップイン	PMMLモデルとジョブ（`.pmml`）
Python 3.X PyTorchドロップイン	PyTorchモデルとジョブ（`.pth`）
Python 3.X Scikit-Learnドロップイン	Scikit-Learnモデルとジョブ（`.pkl`）
Python 3.X XGBoostドロップイン	ネイティブXGBoostモデルとジョブ（`.pkl`）
Python 3.X Kerasドロップイン	TensorFlow（.h5）がサポートするKerasモデルとジョブ
Javaドロップイン	DataRobotスコアリングコードモデル（`.jar`）
ドロップイン環境	CARET（`.rds`）を使ってトレーニングされたRモデル CARETが推奨するすべてのライブラリをインストールするのに時間がかかるため、パッケージ名でもあるモデルタイプのみがインストールされます（例：`brnn`、`glmnet`）。この環境のコピーを作成し、Dockerfileを修正して、必要なパッケージを追加でインストールします。この環境をカスタマイズする際のビルド回数を減らすために、`# Install caret models`セクションで不要な行を削除して、必要なものだけをインストールすることもできます。 CARETドキュメントを参照して、モデルの手法がパッケージ名と一致しているかどうかを確認してください。このリンクをクリックする前にGitHubにログインしてください。

scikit-learn

すべてのPython環境には、（必要に応じて）前処理を支援するscikit-learnが含まれていますが、sklearnモデルで予測を行うことができるのはscikit-learnだけです。

カスタムモデルの環境変数¶

ドロップイン環境を使用する場合、カスタムモデルコードは DataRobotクライアントと MLOps Connected Clientへのアクセスを容易にするために挿入された複数の環境変数を参照できます。

環境変数	説明
`MLOPS_DEPLOYMENT_ID`	カスタムモデルがデプロイモードで実行されている場合（カスタムモデルがデプロイされている場合）、デプロイIDを使用できます。
`DATAROBOT_ENDPOINT`	カスタムモデルにパブリックネットワークアクセスがある場合、DataRobotエンドポイントURLを使用できます。
`DATAROBOT_API_TOKEN`	カスタムモデルにパブリックネットワークアクセスがある場合、DataRobot APIトークンを使用できます。