登録済みモデルバージョンのキー値を管理する¶

DataRobotまたは 外部モデルを登録した後、キー値を追加したり、レジストリから既存の（ユーザーが作成した）キー値を編集したりできます。 キー値の詳細については、ドキュメントをご覧ください。

キー値を追加¶

登録済みモデルバージョンに新しいキー値を追加するには：

1. モデルディレクトリページの登録モデルのテーブルで、キー値を管理するバージョンを含む登録済みモデルをクリックして、バージョンのリストを開きます。

2. バージョンのリストで編集するバージョンをクリックし、登録済みモデルバージョンパネルを開きます。

   

3. 概要タブをクリックし、キー値セクションを見つけます。

4. キー値カテゴリーのグループボックスで、+ 追加をクリックします（または、そのカテゴリーに1つまたは複数のキー値が存在する場合は、+ タグを追加、+ 指標を追加などをクリックします）。

   

5. キー値を追加ダイアログボックスで、次のいずれかを選択します。

   新規追加1つ前からコピーAPIでインポート

   登録済みモデルバージョンに新しいキー値を追加するには、次のフィールドを設定します。

   

   設定	説明
   カテゴリー	デフォルトは、+ 追加をクリックしたグループボックスのカテゴリーです。 新しいキー値に対して以下のいずれかのカテゴリーを選択し、目的別にキー値を整理します。 トレーニングパラメーター 指標 タグ アーティファクト ランタイムパラメーター
   値のタイプ	新しいキー値に対して、次のいずれかの値タイプを選択します。 文字列 数値 ブーリアン URL JSON YAML
   名前	キーと値のペアのキーにわかりやすい名前を入力します。
   値	以下の値タイプのいずれかを選択した場合は、適切なデータを入力します。 文字列：4 KBまでの任意の文字列を入力します。 数値：整数または浮動小数点数を入力します。 ブール値：TrueまたはFalseを選択します。 URL：scheme://location形式のURL。例：https://example.com。 DataRobotは、URLを取得したり、ユーザーインターフェイスでこのURLへのリンクを提供したりしませんが、ダウンロードされたコンプライアンスドキュメントでは、URLがリンクとして表示されることがあります。 JSON：JSONを文字列として入力またはアップロードします。 このJSONは正しく解析する必要があります。そうでない場合、DataRobotでは受け付けません。 YAML：YAMLを文字列として入力またはアップロードします。 DataRobotではこのYAMLを検証しません。
   説明	_（オプション）_キー値の目的の説明を入力します。

   以前に登録したモデルバージョンからキー値をコピーするには、すべてのカテゴリーまたは単一のカテゴリーを選択し、追加をクリックしてキー値をコピーします。

   

   新しいバージョンに同じ名前のキー値が存在し、読み取り専用でない場合、古いバージョンの値がそれを上書きします。 それ以外の場合、その名前の新しいキー値が新規バージョンで作成されます。 いずれかのキー値を編集して別のファイルを使用しても、他のキー値は影響を受けず、ファイルは共有されなくなります。 システムキーの値は一括コピーには含まれません。たとえば、新しいバージョンのmodel.versionは古いバージョンの値では上書きされません。

   APIを介してキー値をインポートするには、クリップボードにコピーをクリックして、キー値をインポートするためのPythonコードスニペットをコピーします。

   

   これは、キー値を登録済みモデルバージョンに追加するためのPythonテンプレートです。 fetch_values()の実装を指標、タグ、パラメーター、アーティファクトを取得するコードに置き換えて、DataRobotモデルバージョンのキー値としてインポートします。 APIキーを環境変数として指定する必要があります：export MLOPS_API_TOKEN=<value of API token from Developer Tools page>。

6. 追加をクリックしてキー値を保存します。 選択したカテゴリーのリストに新しいキーが表示されます。

Add key values for moderation and evaluation guard models¶

If a model is intended for use as a custom deployment guard model for text-generation (LLM) model evaluation and moderation, you can define the input and output column names on the registered model version so that each user doesn't need to specify this information when they select the model during evaluation and moderation setup. To do this, define the following key values for custom model versions with a naming convention. Any user with write permissions for the custom model version can define the evaluation and moderation input and output columns. To define the input and output column names, in the Registry > Model directory, open the registered model version you want to deploy (or have deployed) as a guard model. In the Key Values section, expand the Tags panel, and do the following:

• Click + Add Tag to create a new key value in the Tag category. Set the Value type to String and the Name to moderations.input_column_name. For Value, enter the name of the dataframe column your model reads as input; for example: promptText.

• Click + Add Tag to create a new key value in the Tag category. Set the Value type to String and the Name to moderations.output_column_name. For Value, enter the name of the dataframe column your model reads as output; for example: sincerity_sincere_PREDICTION.

With this information configured, you can deploy the registered model version, and when the deployment is selected as a Custom Deployment evaluation (in the Playground or Model workshop), the Input column and Output column fields are configured automatically.

キー値を編集または削除¶

追加、コピー、またはインポートされたキー値を編集または削除するには：

1. モデルディレクトリページの登録モデルのテーブルで、キー値を管理するバージョンを含む登録済みモデルをクリックして、バージョンのリストを開きます。

2. バージョンのリストで編集するバージョンをクリックし、登録済みモデルバージョンパネルを開きます。

   

3. 概要タブをクリックし、キー値セクションを見つけ、以下のいずれかを実行します。

   • 検索をクリックして、編集または削除するキー値を見つけます。

   • タグ、指標、トレーニングパラメーター、ランタイムパラメーター、アーティファクトのセクションを参照して、編集可能なキー値を見つけます。

4. 作成したキー値については、編集（）および削除（）アイコンをクリックできます。