# ワークショップ

> ワークショップ - モデルアーティファクトをアップロードし、一元化されたモデル管理およびデプロイハブで、カスタムモデルを作成、テスト、デプロイします。

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## Primary page

- [ワークショップ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-registry/nxt-model-workshop/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

ワークショップでは、カスタムモデルを作成、テスト、デプロイするためのモデルアーティファクトを、一元化されたモデル管理・デプロイハブにアップロードすることができます。 カスタムモデルは、DataRobotのMLOps機能のほとんどをサポートする事前トレーニング済みのユーザー定義モデルです。 DataRobotは、Python、R、Javaを始めとするさまざまなコーディング言語で構築されたカスタムモデルをサポートします。 DataRobot以外でモデルを作成し、DataRobotにアップロードする場合は、ワークショップでモデルの内容とモデル環境を定義します。

**Q: カスタムモデルとは何ですか？**

カスタムモデルは、カスタムDataRobotモデルでは ありません 。 これらは、DataRobotの外部で作成された ユーザー定義 モデルであり、デプロイ、監視、およびガバナンスを利用するためにワークショップで構築されます。 ワークショップを通じてDataRobotに取り込むモデルのローカル開発をサポートするために、 [DataRobot Model Runner](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md) は、DataRobotでの構築の前に、ローカルでのモデルの構築、デバッグ、テスト、および実行をするためのツールを提供します。 ワークショップにカスタムモデルを追加する前に、ワークショップにアップロードするカスタムモデルを構築するための [カスタムモデル構築ガイドライン](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/index.html.md) を参照することをお勧めします。

以下のトピックでは、DataRobotでカスタムモデルアーティファクトを管理する方法について説明します。

| トピック | 説明 |
| --- | --- |
| カスタムモデルの作成 | ワークショップでカスタムモデルを作成します。 |
| カスタムモデルの表示と管理 | ワークショップでカスタムモデルを表示、共有、削除します。 |
| カスタムモデルのランタイムパラメーターを定義する | モデルメタデータを介してカスタムモデルにランタイムパラメーターを追加することで、カスタムモデルのコードを再利用しやすくします。 |
| DataRobotでのカスタムモデルのテスト | ワークショップでカスタムモデルをテストします。 |
| カスタムモデルバージョンの追加 | ファイルの内容または設定を更新した後に、モデルの新規バージョンを作成します。 |
| カスタムモデルの環境の表示と管理 | カスタムモデルのバージョンに定義されたカスタムモデル環境を管理し、環境情報を表示します。 |
| 外部モデルのカスタムモデルプロキシを作成 | ワークショップで外部モデルのカスタムモデルプロキシを作成します。 |
| カスタムモデルの登録 | ワークショップからレジストリにカスタムモデルを追加します。 |
| 評価とモデレーションを設定 | （プレミアム機能）ワークショップでカスタムテキスト生成モデルの評価とモデレーションのガードレールを設定します。 |
| モデレーションを備えたNVIDIA NeMo Guardrailsの使用 | （プレミアム機能）デプロイ済みのテキスト生成モデルにNVIDIA NeMo Guardrailsを接続して、トピックから外れたディスカッション、安全でないコンテンツ、ジェイルブレイクの試みから保護します。 |
| Hugging FaceハブからのLLMのデプロイ | （プレミアム機能） vLLM環境を使用して、Hugging FaceハブからオープンソースのLLMを作成してデプロイします。 |

DataRobotによって管理される予測サーバーにデプロイした後、 [API経由で予測を作成](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/predapi/legacy-predapi/dr-predapi.html.md) し、一連の機能を使用して [デプロイを監視](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/index.html.md) できます。