# レシピのパブリッシュ

> レシピのパブリッシュ - データソースに変換をプッシュダウンし、出力データセットを生成するためのレシピをパブリッシュします。

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## Primary page

- [レシピのパブリッシュ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/wrangle-data/pub-recipe.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [データソースにパブリッシュ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/wrangle-data/pub-recipe.html.md#publish-to-your-data-source): In-page section heading.
- [ダウンサンプリングを設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/wrangle-data/pub-recipe.html.md#configure-downsampling): In-page section heading.
- [スマートダウンサンプリングを設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/wrangle-data/pub-recipe.html.md#configure-smart-downsampling): In-page section heading.
- [再ラングリングされたデータセットのパブリッシュ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/wrangle-data/pub-recipe.html.md#publishing-re-wrangled-datasets): In-page section heading.
- [続けて読む](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/wrangle-data/pub-recipe.html.md#read-more): In-page section heading.

## Documentation content

レシピが構築され、ライブサンプルがモデリング用に準備できたら、レシピをパブリッシュして、クエリーとしてデータソースにプッシュダウンできます。 そこで、クエリーは、データセット全体にレシピを適用し、新しい出力データセットをマテリアライズすることによって実行されます。 出力はDataRobotに返され、ユースケースに追加されます。

重要な追加情報については、関連する [注意事項](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/wrangle-data/index.html.md#feature-considerations) を参照してください。

> [!NOTE] 大規模データセットのパブリッシュ
> 20GBを超える入力データセットのラングリングレシピをパブリッシュする際、データの変換と分析をDataRobotのコンピューティングエンジンにプッシュダウンできるようになりました。これにより、S3に保存されたCSVおよびParquetファイルに対してシームレスでスケーラブル、かつセキュアなデータ処理を行うことができます。この機能はAWS SaaSおよびVPC環境でのみ利用可能です。
> 
> デフォルトではオフの機能フラグ： データエンジンでSparkの分散処理を有効にする

レシピをパブリッシュするには：

1. データセットのラングリングが完了したら、レシピのアクションドロップダウンを開き、パブリッシュを選択します。
2. 出力データセットの名前を入力します。 DataRobotはこの名前を使用して、AIカタログとデータレジストリにデータセットを登録します。
3. （オプション）自動ダウンサンプリングを設定します。
4. パブリッシュをクリックします。 DataRobotはパブリッシュされたレシピをSnowflakeに送信し、そこでソースデータに適用されて新しい出力データセットが作成されます。 DataRobotでは、出力データセットはデータレジストリに登録され、ユースケースに追加されます。

## データソースにパブリッシュ

ラングリングレシピをパブリッシュすると、これらの操作と設定が仮想ウェアハウスにプッシュダウンされ、その環境内で指定されたセキュリティ、コンプライアンス、財務管理を活用できるようになります。 このオプションを選択すると、DataRobotのデータレジストリとお使いのデータソースで出力動的データセットがマテリアライズされます。

> [!WARNING] 必要な権限
> 選択したスキーマとデータベースへの `write` 権限が必要です。

ソース内マテリアライズを有効にするには（この例ではSnowflakeを使用）：

1. パブリッシュ設定モーダルで、Snowflakeにパブリッシュをクリックします。
2. ドロップダウンを使用して、適切なSnowflakeデータベースとスキーマを選択します。
3. ここから、次のことができます。

## ダウンサンプリングを設定

自動ダウンサンプリングは、ランダムサンプリングを使用してマジョリティークラスのサイズを減らすことによってデータセットのサイズを減らすために使用される技法です。 ソースデータのサイズが [DataRobotのファイルサイズ要件](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/data-ref/file-types.html.md) のサイズを超える場合は、自動ダウンサンプリングを有効にすることを検討してください。

ダウンサンプリングを設定するには：

1. パブリッシュ設定モーダルで自動ダウンサンプリングトグルを有効にします。
2. 最大行数と推定サイズ（メガバイト単位）を指定します。

## スマートダウンサンプリングを設定

スマートダウンサンプリングを使用すると、ラングリングレシピをパブリッシュする際に出力データセットのサイズを縮小できます。 スマートダウンサンプリングは、精度を犠牲にすることなく、モデルの適合にかかる時間を短縮するデータサイエンス技術です。不均衡なデータに特に有用です。 このダウンサンプリング手法は、クラスごとにサンプルを階層化することにより、クラスの不均衡を考慮します。 ほとんどの場合、マイノリティークラス全体が保存され、サンプリングはマジョリティークラスにのみ適用されます。 一般的に、マイノリティークラスでは精度が重視されるので、この手法ではモデルの精度を維持しながら、トレーニングデータセットのサイズを大幅に削減（モデリング時間とコストを削減）します。

スマートダウンサンプリングを設定するには：

1. 自動ダウンサンプリングトグルを有効にして、スマートをクリックします。
2. 次のフィールドに入力します。

> [!NOTE] 備考
> ターゲット列の値として `null` を含む行は、スマートダウンサンプリングの後に除外されます。

## 再ラングリングされたデータセットのパブリッシュ

以前にラングリングしてパブリッシュしたデータセットのレシピをパブリッシュする場合は、2つの追加設定があります。

| 設定 | 説明 |
| --- | --- |
| 新しいデータセットバージョンとしてパブリッシュ | パブリッシュされると，出力データセットは、ラングリングされたデータセットの新しいバージョンとして登録されます。 |
| 新しいデータセットとしてパブリッシュ | パブリッシュされると，出力データセットは別のデータセットとして登録されます。 |

## 続けて読む

このページで説明されているトピックの詳細については、以下を参照してください。

- プッシュダウンに関するSnowflakeのドキュメント
- DataRobotのファイルサイズの要件。