Skip to content

アプリケーション内で をクリックすると、お使いのDataRobotバージョンに関する全プラットフォームドキュメントにアクセスできます。

外部モデルの登録

監視エージェントによって監視される外部モデルを登録するには、レジストリを通じて外部モデルを登録モデルまたはバージョンとして追加します。

  1. レジストリモデルディレクトリタブで、+ モデルの登録をクリックします(または、登録済みのモデルまたはバージョン情報パネルが開いている場合は ボタンをクリックします)。

    モデルを登録パネルが外部モデルタブを開きます。

  2. 外部モデルタブのモデルを設定で、次のいずれかのオプションを選択します。

    バージョン番号をインクリメントし、選択した登録モデルに新しいバージョンを追加します。

    フィールド 説明
    ターゲット モデルが予測するデータセットの列名。
    ターゲットタイプ モデルが行っている予測のタイプ。 予測タイプに応じて、追加の設定を構成する必要があります。
    • 連続値:追加設定なし。
    • 二値:二値分類モデルの場合は、PositiveクラスNegativeクラスのラベル、および予測しきい値を入力します。
    • 多クラス:多クラス分類モデルでは、ターゲットのターゲットクラスを1行に1クラスずつ入力またはアップロード(.csv、.txt)します。 クラスがモデルの予測に正しく適用されるように、クラスの順序は、モデルが予測したクラスの確率と同じである必要があります。
    • 多ラベル:多ラベルモデルでは、ターゲットのターゲットラベルを1行に1ラベルずつ入力またはアップロード(.csv、.txt)します。 ラベルがモデルの予測に正しく適用されるように、ラベルの順序は、モデルが予測したラベルの確率と同じである必要があります
    • テキスト生成プレミアム機能。 追加設定なし。 詳細については、 生成モデルの監視サポートを参照してください。
    構築環境 モデルの構築に使用されるプログラミング言語。
    登録済みのモデル 既存のモデルのバージョンとして保存する場合、新しいバージョンを追加する既存の登録済みモデルを選択します。
    登録バージョンの名前 モデル名、日付、時刻が自動的に入力されます。 必要に応じて名前を変更または修正します。
    登録モデルのバージョン 自動的に割り当て済み。 作成するバージョンの予想バージョン番号(V1V2V3など)が表示されます。 新しいモデルとして登録を選択すると、これは常にV1になります。

    登録モデルと最初のバージョン(V1)を作成します。

    フィールド 説明
    登録モデルの名前 新しいモデルを登録する場合、新しい登録モデルに一意でわかりやすい名前を入力します。 組織内のどこかに存在する名前を選択すると、警告が表示されます。
    登録バージョンの名前 モデル名、日付、時刻が自動的に入力されます。 必要に応じて名前を変更または修正します。
    登録モデルのバージョン 自動的に割り当て済み。 作成するバージョンの予想バージョン番号(V1, V2, V3など)が表示されます。 新しいモデルとして登録を選択すると、これは常にV1になります。
    ターゲット モデルが予測するデータセットの列名。
    ターゲットタイプ モデルが行っている予測のタイプ。 予測タイプに応じて、追加の設定を構成する必要があります。
    • 連続値:追加設定なし。
    • 二値:二値分類モデルの場合は、PositiveクラスNegativeクラスのラベル、および予測しきい値を入力します。
    • 多クラス:多クラス分類モデルでは、ターゲットのターゲットクラスを1行に1クラスずつ入力またはアップロード(.csv、.txt)します。 クラスがモデルの予測に正しく適用されるように、クラスの順序は、モデルが予測したクラスの確率と同じである必要があります。
    • 多ラベル:多ラベルモデルでは、ターゲットのターゲットラベルを1行に1ラベルずつ入力またはアップロード(.csv、.txt)します。 ラベルがモデルの予測に正しく適用されるように、ラベルの順序は、モデルが予測したラベルの確率と同じである必要があります
    • テキスト生成プレミアム機能。 追加設定なし。 詳細については、 生成モデルの監視サポートを参照してください。
    構築環境 モデルの構築に使用されるプログラミング言語。
  3. 時系列モデルを登録する場合は、時系列モデルにチェックを入れてください。追加フィールドに入力する必要があります。

    フィールド 説明
    順序付け特徴量 予測ポイントとして使用できる日付の範囲(有効な予測範囲)を検出するためにDataRobotが使用する日付/時刻値を含むトレーニングデータセット内の列を入力します。
    日付/時刻形式 GNU Cライブラリ形式での、モデルの予測日および予測ポイント機能の形式を選択します。 例: %Y-%m-%dT%H:%M:%SZ (2012-07-31T04:00:00.000000Z)
    予測ポイントの特徴量 予測が行われるポイントを含むトレーニングデータセット内の列を入力します。
    予測単位 時間ステップの時間単位(秒、日、月など)を選択します。
    予測距離の特徴量 予測ウィンドウ内の一意の時間ステップ(相対位置)を含むトレーニングデータセット内の列を入力します。 時系列モデルは、予測距離ごとに1つの行を出力します。
    系列識別子 (Optional) For multiseries models, enter the column in the training dataset that identifies which series each row belongs to.
  4. 必要に応じて、次のオプション設定を行うことができます。

    フィールド 説明
    登録バージョンの説明 このモデルパッケージが解決するビジネス上の問題、またはより一般的に、このバージョンで表されるモデルについて説明します。
    タグ + タグを追加をクリックし、モデルの バージョン にタグ付けするキーと値のペアごとに、キーを入力します。 新規モデルの登録時に追加されたタグがV1に適用されます。
    トレーニングデータ ローカルまたはデータレジストリを介してアップロードされたトレーニングデータ。
    ホールドアウトデータ ローカルまたはデータレジストリを介してアップロードされたホールドアウトデータ。 ホールドアウトデータを使用して、精度ベースラインを設定し、ターゲットドリフトモデルとチャレンジャーモデルのサポートを有効にします。
    予測列 ホールドアウトデータをアップロードした場合、予測結果を含むホールドアウトデータセットの列名を入力します。
    モデルの場所 DataRobotの外部で実行しているモデルの場所。 folder1/opt/model.tarなどのファイルパスの形式で場所を入力します。
  5. すべての必須フィールドを設定したら、モデルの登録をクリックします。

    モデルバージョンが、レジストリ > ディレクトリページで開きます。 モデルのデプロイはいつでもできます。


更新しました February 20, 2024
Back to top