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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 (オプション) 複数系列モデルでは、 各行が属する系列を識別するトレーニングデータセット内の列を入力します。
  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 > モデル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 July 10, 2024