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カスタムモデルランタイムパラメーターを定義¶

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。ランタイムパラメーターを定義するには、model-metadata.yamlに以下の runtimeParameterDefinitionsを追加します。

キー	説明
`fieldName`	ランタイムパラメーターの名前を定義します。
`type`	ランタイムパラメーターに含まれるデータ型（`string`、`boolean`、`numeric`、`credential`、`deployment`）を定義します。
`defaultValue`	（オプション）ランタイムパラメーターのデフォルト文字列値（credentialタイプはデフォルト値をサポートしません） `defaultValue`を指定せずにランタイムパラメーターを定義した場合、デフォルト値は`None`です。
`minValue`	（オプション）`numeric`ランタイムパラメーターには、ランタイムパラメーターで使用可能な最小数値を設定します。
`maxValue`	（オプション）`numeric`ランタイムパラメーターには、ランタイムパラメーターで使用可能な最大数値を設定します。
`credentialType`	（オプション）`credential`ランタイムパラメーターの場合、パラメーターに含める資格情報のタイプを設定します。
`allowEmpty`	（オプション）ランタイムパラメーターに空のフィールドポリシーを設定します。 `True`：（デフォルト）空のランタイムパラメーターを許可します。 `False`：デプロイ前にランタイムパラメーターの値を指定するよう徹底します。
`description`	（オプション）ランタイムパラメーターの目的または内容の説明を入力します。

DataRobotで予約されたランタイムパラメーター¶

DataRobotでは、カスタムモデルの設定用に、以下のランタイムパラメーターが予約されています。

ランタイムパラメーター	タイプ	説明
`CUSTOM_MODEL_WORKERS`	数値	各レプリカは、設定された数の同時プロセスを処理できます。このオプションは、主に生成AIのユースケースで、プロセスセーフなカスタムモデルを対象としています。（プロセス安全モデルに関する詳細は、以下の注釈を参照してください）。レプリカごとに許可する適切な同時プロセス数を決定するには、カスタムモデルでリクエスト数とレスポンス時間の中央値を監視します。カスタムモデルでのレスポンス時間の中央値は、LLMでのレスポンス時間の中央値に近い必要があります。カスタムモデルのレスポンス時間がLLMのレスポンス時間を超えた場合、同時プロセスの数を増やすのをやめ、代わりにレプリカの数を増やしてください。デフォルト値：`1` 最大値：`40`

カスタムモデルプロセスの安全性

CUSTOM_MODEL_WORKERSを有効にして設定する場合は、モデルがプロセスセーフであることを確認してください。これにより、複数の独立したプロセスが、競合を引き起こすことなく、共有リソースと安全にやり取りできるようになります。この設定は、リソース効率を向上させるためにカスタムモデルで一般的に使用するためのものではありません。この方法でCPUリソースを利用するメリットがあるのは、I/Oバウンドタスクを持つプロセスセーフなカスタムモデル（プロキシモデルなど）だけです。

カスタムモデルのメタデータを定義する¶

model-metadata.yamlでruntimeParameterDefinitionsを定義する前に、ターゲットタイプに必要なカスタムモデルメタデータを定義します。

二値分類連続値テキスト生成異常検知非構造化多クラス

Example: model-metadata.yaml for a binary model

name: binary-example
targetType: binary
type: inference
inferenceModel:
  targetName: target
  positiveClassLabel: "1"
  negativeClassLabel: "0"

Example: model-metadata.yaml for a regression model

name: regression-example
targetType: regression
type: inference

Example: model-metadata.yaml for a text generation model

name: textgeneration-example
targetType: textgeneration
type: inference

Example: model-metadata.yaml for an anomaly detection model

name: anomaly-example
targetType: anomaly
type: inference

Example: model-metadata.yaml for an unstructured model

name: unstructured-example
targetType: unstructured
type: inference

Example: model-metadata.yaml for a multiclass model

name: multiclass-example
targetType: multiclass
type: inference

次に、モデル情報の下にruntimeParameterDefinitionsを指定できます。

例：model-metadata.yamlファイルのruntimeParameterDefinitions

name: runtime-parameter-example
targetType: regression
type: inference

runtimeParameterDefinitions:
- fieldName: my_first_runtime_parameter
  type: string
  description: My first runtime parameter.

- fieldName: runtime_parameter_with_default_value
  type: string
  defaultValue: Default
  description: A string-type runtime parameter with a default value.

- fieldName: runtime_parameter_boolean
  type: boolean
  defaultValue: true
  description: A boolean-type runtime parameter with a default value of true.

- fieldName: runtime_parameter_numeric
  type: numeric
  defaultValue: 0
  minValue: -100
  maxValue: 100
  description: A boolean-type runtime parameter with a default value of 0, a minimum value of -100, and a maximum value of 100.

- fieldName: runtime_parameter_for_credentials
  type: credential
  credentialType: basic
  allowEmpty: false
  description: A runtime parameter containing a dictionary of credentials; credentials must be provided before registering the custom model.

- fieldName: runtime_parameter_for_connected_deployment
  type: deployment
  description: A runtime parameter defined to accept the deployment ID of another deployment to connect to the deployed custom model.

ランタイムパラメーターによる資格情報の提供¶

credentialランタイムパラメータータイプは、DataRobot REST APIで使用可能な任意のcredentialType値をサポートします。以下の例に示すように、含まれる資格情報はcredentialTypeに依存します。

資格情報のタイプ

サポートされている資格情報タイプの詳細については、資格情報のAPIリファレンスドキュメントを参照してください。

資格情報タイプ	例
`basic`	basic: credentialType: basic description: string name: string password: string user: string
`azure`	azure: credentialType: azure description: string name: string azureConnectionString: string
`gcp`	gcp: credentialType: gcp description: string name: string gcpKey: string
`s3`	s3: credentialType: s3 description: string name: string awsAccessKeyId: string awsSecretAccessKey: string awsSessionToken: string
`api_token`	api_token: credentialType: api_token apiToken: string name: string

ローカル開発中にオーバーライド値を指定する¶

DRUMを使用したローカル開発では、ランタイムパラメーターの値を含む.yamlファイルを指定できます。ここで定義された値は、model-metadata.yamlでのdefaultValueセットをオーバーライドします。

例： .runtime-parameters.yaml

my_first_runtime_parameter: Hello, world.
runtime_parameter_with_default_value: Override the default value.
runtime_parameter_for_credentials:
  credentialType: basic
  name: credentials
  password: password1
  user: user1

DRUMを使用する場合、--runtime-params-fileオプションはランタイムパラメーター値を含むファイルを指定します。

例：: --runtime-params-file

drum score --runtime-params-file .runtime-parameters.yaml --code-dir model_templates/python3_sklearn --target-type regression --input tests/testdata/juniors_3_year_stats_regression.csv

カスタムコードでのランタイムパラメーターのインポートと使用¶

ランタイムパラメーターをインポートしてアクセスするには、custom.pyでコードにRuntimeParametersモジュールをインポートします。

例： custom.py

from datarobot_drum import RuntimeParameters


def mask(value, visible=3):
    return value[:visible] + ("*" * len(value[visible:]))


def transform(data, model):
    print("Loading the following Runtime Parameters:")
    parameter1 = RuntimeParameters.get("my_first_runtime_parameter")
    parameter2 = RuntimeParameters.get("runtime_parameter_with_default_value")
    print(f"\tParameter 1: {parameter1}")
    print(f"\tParameter 2: {parameter2}")

    credentials = RuntimeParameters.get("runtime_parameter_for_credentials")
    if credentials is not None:
        credential_type = credentials.pop("credentialType")
        print(
            f"\tCredentials (type={credential_type}): "
            + str({k: mask(v) for k, v in credentials.items()})
        )
    else:
        print("No credential data set")
    return data