レジストリのグローバルモデルにアクセスする¶
プレミアム機能
Global models and tools are premium features. この機能を有効にする方法については、DataRobotの担当者または管理者にお問い合わせください。
From Registry, you can deploy global models and tools for predictive, generative, or agentic use cases. These high-quality, open-source models and tools are ready for deployment. LLMのユースケースには、プロンプトインジェクション、毒性、センチメントを識別する分類器や、拒否スコアを出力するリグレッサーが用意されています。 For agentic use cases, you can access an array of tools to deploy and connect to your agentic workflow.
グローバルモデルの利用可能性
DataRobotが作成したグローバルモデルは、すべてのユーザーが利用できます。 管理者が作成したグローバルモデルは、以下のルールに基づいて使用できます。
- If an organization administrator creates a global model or tool, the asset is available to all users within the organization.
- If a platform administrator creates a global model or tool, it's available to all users of that DataRobot platform instance.
Only administrators have edit rights to global models and tools. Deployed global models and tools follow the deployment's sharing rules.
レジストリ > モデルタブでグローバルモデルを識別するには、グローバル列を見つけて、 はいが付いているモデルを探します。
レジストリ > モデルタブをフィルターして、グローバルモデルのみをリストすることができます。 全体をクリックし
グローバルモデル¶
予測ユースケースや生成ユースケースで、事前にトレーニングされたグローバルモデルをデプロイします。 これらの高品質でオープンソースのモデルは、トレーニング済みですぐにデプロイできるため、DataRobotのインストール後すぐに予測を行うことができます。
The following global models are available for deployment to Console:
| モデル | タイプ | ターゲット | 説明 |
|---|---|---|---|
| プロンプトインジェクション分類器 | 二値 | テキストをプロンプトインジェクションまたは正当なものとして分類します。 このガードモデルには、分類するテキストを含むtextという名前の列が1つ必要です。 詳しくは、 deberta-v3-base-injectionモデルの詳細を参照してください。 |
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| 毒性分類器 | 二値 | テキストを有毒か無毒に分類します。 このガードモデルには、分類するテキストを含むtextという名前の列が1つ必要です。 詳しくは、 toxic-comment-modelの詳細を参照してください。 |
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| センチメント分類器 | 二値 | テキストのセンチメントを肯定的か否定的に分類します。 このモデルには、分類するテキストを含むtextという名前の列が1つ必要です。 詳しくは、 distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-englishモデルの詳細を参照してください。 |
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| 感情分類器 | 多クラス | テキストを感情で分類します。 これは多ラベルモデルです。つまり、複数の感情をテキストに適用できます。 このモデルには、分類するテキストを含むtextという名前の列が1つ必要です。 詳しくは、 roberta-base-go_emotions-onnxモデルの詳細を参照してください。 |
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| 拒否スコア | 連続値 | プロンプトがモデルに設定されている回答範囲を超えているために、LLMがクエリーへの回答を拒否したケースのリストと、入力を比較して、最大類似度スコアを出力します。 | |
| PresidioのPII検出 | 二値 | テキスト内の個人を特定できる情報（PII）を検出して置き換えます。 このガードモデルには、分類するテキストを含むtextという名前の列が1つ必要です。 必要に応じて、検出するPIIのタイプをコンマ区切りの文字列として列'entities'に指定できます。 この列が指定されていない場合は、サポートされているすべてのエンティティが検出されます。 エンティティのタイプは、PresidioがサポートするPIIエンティティのドキュメントに記載されています。 検出結果に加えて、モデルは anonymized_text列を返します。この列には、検出されたPIIがプレースホルダーに置き換えられた更新バージョンの入力が含まれています。 詳細については、Presidio: Data Protection and De-identification SDKのドキュメントを参照してください。 |
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| ゼロショット分類器 | 二値 | ユーザー指定のラベルを持つテキストに対してゼロショット分類を実行します。 このモデルでは、textという名前の列に分類されたテキストが必要であり、labelsという名前の列にコンマ区切りの文字列としてクラスラベルが必要です。 すべての行に同じラベルセットが必要であるため、最初の行にあるラベルが使用されます。 詳しくは、 deberta-v3-large-zeroshot-v1モデルの詳細を参照してください。 |
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| Pythonダミー二値分類 | 二値 | Positiveクラスでは、常に0.75となります。 詳しくは、 python3_dummy_binaryモデルの詳細を参照してください。 |
グローバルモデルフィルターをクリアするには、適用されたフィルター行で、グローバルフィルターバッジのxをクリックします。 すべてクリアをクリックして、適用されたすべてのフィルターを削除することもできます。
Tools for agentic workflows¶
When building agents, you often need to integrate tools to handle tasks critical to the agent workflow—typically for complex use cases involving communication with external services. While some tools are embedded directly in the code of an agentic workflow, other tools are deployed externally and called by the agent process. Because externally deployed tools can scale independently, they are ideal for resource intensive, I/O bound, or reusable tools. Deploying tools externally also enables production-ready monitoring, mitigation, and moderation capabilities in Console.
コンソールへのデプロイでは、以下のグローバルツールを利用できます。
ツールの識別
すべてのグローバルツールには、[Tool]識別子がプレフィックスとして付けられます。 この識別子を使用して、グローバルモデルとツールリストをフィルターし、ツールのみを表示します。
| ツール | 説明 | 備考 |
|---|---|---|
| Get Data Registry Dataset | Retrieves datasets from the DataRobot Data Registry using a dataset_id and returns the dataset in CSV format as raw bytes. |
N/A |
| AutoML予測を行う | pandas.DataFrameを受け取り、そのデータを使用して、指定された予測モデルから予測を返します。 |
The argument columns_to_return_with_predictions tells the tool to return columns from the input dataset. これは、予測を確実に解釈できるようにするために使用します。 For example, you may want to return an ID or other identifying column so that you can see which prediction is which because you can't rely on the index or order of the predictions. |
| テキスト生成予測を行う | 文字列を受け取り、指定されたDataRobotテキスト生成モデル（LLM）から予測を返します。 | 要約やテキスト補完などの作業に適しています。 このツールは、TextGenerationのデプロイにのみ使用し、連続値、分類、その他のターゲットタイプには使用しないでください。 |
| 時系列予測を行う | 時系列モデルから予測を返します。 | このツールを使用する前に、必要なデータがすべて揃っていることを確認してください。 時系列モデルには予測ポイントが必要です。 また、入力データにも特定の要件があります。 |
| Plotlyチャートのレンダリング | 指定された仕様とデータセットIDに基づいて生成およびレンダリングされたPlotlyチャートオブジェクトを含むJSONオブジェクトを返します。 | When generating the Plotly chart, placeholders in the specification—indicated by double braces enclosing a column name (for example, {{ column_name }})—are replaced by the corresponding values from the specified column in the Data Registry dataset. The Data Registry dataset is identified by the dataset_id input parameter. |
| Vega-Liteチャートのレンダリング | Generates a Vega-Lite chart by passing in the Vega-Lite specification in JSON format and returns JSON with a base64-encoded image of the chart. | To provide data for the chart, pass in the Data Registry dataset_id for the dataset you want to chart. |
| Search Data Registry | Searches for datasets in the DataRobot Data Registry using search terms. 一致するデータセットをpandas.DataFrameとして返します。 |
The Data Registry does not support partial matching. このツールで期待どおりの結果が得られない場合は、より具体的な検索クエリーで再試行してください。 |
| DataFrameの要約 | 統計やデータインサイトなど、pandas.DataFrameの詳細なサマリーをMarkdown形式で提供します。 |
N/A |
エージェントツールのターゲットタイプ
すべてのグローバルツールのターゲットタイプは非構造化で、ターゲットはtargetです。
ツールの詳細については、公開されているagent-tool-templatesリポジトリのソースコードにアクセスしてください。 各ツールにはglobal.model.sourceタグが付けられ、そのツールのソースファイルを含むディレクトリにリンクしています。 これにより、その内容を調べてモデルの詳細を確認したり、その入出力スキーマを確認したり、カスタマイズされたツールを構築するためのテンプレートとしてコードを使用したりできます。 リポジトリのリンクを見つけるには：
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：fontawesome-solid-globe： グローバルフィルターを適用し、リストで[ツール]を探します。
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Open a version and in the version, scroll down to the Key values section.
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タグパネルを開き、
global.model.sourceタグを見つけます。 -
タグの値にカーソルを合わせると、完全なURLが表示されます。また、リンクをクリックすると、そのツールのディレクトリのリポジトリが開きます。
