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. レジストリの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。

   既存の登録モデルにバージョンを追加新しい登録モデルを作成

   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クラスと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（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。

   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クラスと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、キーと値を入力します。 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。