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アプリケーションテンプレート¶

DataRobotは、アプリケーションを構築するためのさまざまなアプローチを提供します。詳細については、比較表を参照してください。

アプリケーションテンプレートは、DataRobotリソースをプロビジョニングするためのコードファーストかつエンドツーエンドのパイプラインを提供します。カスタマイズ可能なコンポーネントを備えたテンプレートは、予測と生成のユースケースをサポートするDataRobotのリソースをプログラムで生成することで、ユーザーを支援します。テンプレートには必要なメタデータが含まれ、依存関係の構成設定の自動インストールを実行し、既存のDataRobotインフラストラクチャとシームレスに連携するので、ソリューションの迅速なデプロイと設定に役立ちます。

アプリケーションテンプレートには、3つの補完ロジック群があります。 You can opt-in to fully-custom AI logic and a fully-custom front-end or utilize DataRobot's off-the-shelf offerings:

AI logic—Services AI requests, generates predictions, and manages predictive models.
App logic—Provides user consumption, whether via a hosted front-end or integrating into an external consumption layer.
Operational logic—Turns on all DataRobot assets.

アプリケーションにおける永続的なストレージ

DataRobotでは、キーバリューストアAPIとファイルストレージを使用して、アプリケーションに永続的なストレージを提供します。これには、ユーザー設定、プリファレンス、特定のリソースへのアクセス権限のほか、チャット履歴、使用状況の監視、大きなデータフレームのデータキャッシュなどを含めることができます。

エンドツーエンドの基本ステップ

以下のエンドツーエンドの基本ステップを参照することで、DataRobotにおいてアプリケーションテンプレートを最大限に活用する方法を習得できます。

基本ステップ	説明
データと会話するエージェントの基本ステップ	アプリケーションテンプレートギャラリーでのテンプレートの選択からAIエージェントの操作まで、データと会話するエージェントアプリケーションを構築する方法について説明します。
アプリケーションテンプレートでDataRobotデプロイを使用する	金融の専門用語が使われているRAGプレイグラウンドとベクターデータベースからデプロイを作成し、そのデプロイを使用してデータと会話するエージェントのアプリケーションをカスタマイズし、エージェントが業界知識を回答に適用できるようにする方法を説明します。

利用可能なテンプレート¶

以下の表は、利用可能なテンプレートを説明しています。各テンプレートは、それぞれのGitHubリポジトリにリンクしています。組織の管理者は、DataRobotが提供するテンプレートに加え、ユーザーが実行するカスタムアプリケーションテンプレートを追加できることに注意してください。

以下のテンプレートに加えて、Pulumiで実行できるDataRobotタスクの例を確認できます。

アプリケーションテンプレート	説明
予測アシスタント	予測AIと生成AIを活用して予測を分析し、予測において重要な要素を明らかにします。予測アシスタントのテンプレートは、長期にわたって詳細な説明を提供し、What-Ifシナリオ分析をサポートします。ユースケースの例：店舗の売上予測。
ガード付きRAGアシスタント	任意のナレッジベースをソースとして使用し、RAGを搭載したチャットボットを構築します。ガード付きRAGアシスタントのテンプレートのロジックには、プロンプトインジェクションのガードレール、回答を評価するサイドカーモデル、そしてホストや共有が簡単にできるカスタマイズ可能なインターフェイスが含まれています。ユースケースの例：製品ドキュメント、人事方針に関するドキュメント。
予測コンテンツジェネレーター	分類モデルからの予測の説明を使用して、予測コンテンツを生成します。予測コンテンツジェネレーターのテンプレートは、自然言語ベースのパーソナライズされたアウトリーチを返します。ユースケースの例：ネクストベストオファー、ローン承認、不正検知。
予測AIスターター	Streamlitによるフロントエンドを使用したDataRobotでの基本的な予測AIデプロイワークフローの概要を説明します。カスタマイズが簡単なため、アプリテンプレートを初めて使用する場合は、こちらをテンプレートとして使用することをお勧めします。
データと会話するエージェント	データとの対話を体験できます。 `.csv`ファイルをアップロードして質問すると、エージェントはビジネス分析を推奨します。その後、チャートやテーブルを生成して、質問に回答します（ソースコードを含む）。このエクスペリエンスでは、MLOpsにおいてコンポーネントのホスト、監視、ガバナンスを行います。
ドキュメントと会話する	ドキュメントとの対話を体験できます。ドキュメントをアップロードして質問すると、エージェントがローカルおよびクラウドベースのドキュメントストアにクエリーを実行し、コンテキストに対応した正確な情報の取得と分析を行います。
Cash Flow Forecasting	支払い遅延予測モデルの基本的な開発および予測ワークフローの概要を示します。
Revenue forecasting	Outlines a basic development and prediction workflow for a revenue forecasting predictive model.
Demand Planning	需要計画予測モデルの開発および予測ワークフローの概要を示します。
Delivery Planning	Outlines a delivery planning predictive model development and deployment workflow to predict the risk of delayed outbound customer deliveries.
Materials Planning	Outlines a materials planning predictive model development and deployment workflow to predict the risk of delayed inbound deliveries.

アプリのテンプレートを開く¶

アプリケーションテンプレートにアクセスして設定するには：

ワークベンチのホームページまたはユースケースディレクトリから、アプリケーションテンプレートを参照をクリックして、アプリケーションギャラリーを開きます。

アプリケーションギャラリーには、使用可能なテンプレートのコレクションが表示され、それぞれの簡単な説明が提供されます。説明ではユースケースの例が一覧表示されますが、各テンプレートはさまざまなユースケースタイプに適用できます。
テンプレートを選択して展開し、主要な機能を確認します。

備考

テンプレートの実行手順など、テンプレートの詳細については、リポジトリのURLをコピーをクリックしてください。次に、ブラウザーにURLを貼り付けてGitHubでテンプレートを開き、テンプレートのワークフローの概要を示す詳細なREADMEを表示します。
アプリケーションテンプレートを選択したら、Codespaceで開くをクリックします。そうすると、DataRobotは次の操作を行います。
- テンプレートアセットのユースケースを作成します。
- テンプレートのワークフローを実行するために必要なすべてのファイルを含む、テンプレートに基づいたコード空間を作成します。

Codespaceが初期化されるまで、しばらくお待ちください。その後、アプリケーションテンプレートを使用して一意のワークフローに従い、さまざまなDataRobotリソースの作成を開始できます。

Codespaceでは、以下の要素にアクセスできます。

	要素	説明
1	ユースケース	テンプレートから作成されたユースケース。ディレクトリ内のユースケースを表示するには、パンくずリストをクリックします。
2	Codespaceのタイトル	アプリケーションテンプレートのユースケースで作成されたcodespaceの名前
3	テンプレートのREADME	アプリケーションテンプレートのREADMEファイル。ローカル開発ワークフローの手順と、若干異なるcodespaceワークフローの重要な手順について説明します（詳細については、「上級ユーザー向けのセットアップ」セクションを参照してください）。
4	ファイルブラウザ	Codespaceのファイルブラウザーには、アプリケーションテンプレートに含まれるすべてのファイルが一覧表示されます。ブラウザーを使用して、テンプレートのコードを実行するREADMEおよびノートブックに移動して開きます。

アプリケーションテンプレートの操作方法は、操作する場所によって異なります。

Codespaceでは、ターミナルを開き、.envファイルの作成から始まるREADMEの手順を実行します。
あるいは、GitHubリポジトリのクローンを作成し、ローカル環境でテンプレートを操作します。アプリケーションテンプレートをローカルで操作するために必要なステップについては、テンプレートREADMEドキュメントを参照してください。

CLIツールでアプリのテンプレートを設定する¶

DataRobot CodespaceまたはGitHubでアプリケーションテンプレートを開いた後、CLIツールを利用すると、アプリケーションテンプレートの設定と構成をより効率的に行うことができます。 CLIツールは、以下の支援を提供します。

環境設定を検証し、不足している、または誤った資格情報を明らかにします。
明確なプロンプトと段階的な手順を用いて、セットアッププロセスについて説明します。
一般的な設定の問題を回避するために、必要な依存関係と資格情報が適切に設定されていることを確認します。

CLIツールを使用すると、アプリケーションテンプレートのクローン作成から正常な実行までのプロセスを順番に進めることができます。これにより、テンプレートのREADMEを参照したり、.envファイルの内容を直接変更したりすることなく、アプリケーションが構築されます。

CLIツールでアプリケーションテンプレートを設定するには、CodespaceまたはGitHubでアプリケーションテンプレートを開きます。この例ではCodespaceを使用していますが、ローカルのCLIでも実行できます。

次に、Codespaceで、左側のナビゲーションからターミナルを開きます。

ローカル設定

CLIツールをローカルで実行している場合は、最初にCLIのバイナリとテンプレートの依存関係をインストールする必要があります。

ターミナルで以下のコマンドを実行すれば、最新リリースをダウンロードしてインストールできます。

# Linux or macOS
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/datarobot-oss/cli/main/install.sh | sh

# Windows
irm https://raw.githubusercontent.com/datarobot-oss/cli/main/install.ps1 | iex

Homebrewを使用している場合は、以下の方法もあります。

brew install datarobot-oss/taps/dr-cli

または、バイナリを使用してCLIを直接インストールすることもできます。バイナリを直接ダウンロードしてインストールする場合は、ローカル環境に合ったオペレーティングシステムとアーキテクチャを選択してください。依存関係の詳細については、アプリケーションテンプレートのREADMEの「セットアップ」セクションを参照してください。

アプリケーションテンプレートの設定ガイドを起動するには、次のように入力します。

dr templates setup

CLIは、ユーザーがテンプレートを使用していることを自動的に検知し、.envファイルを生成します。

実行可能なアクションのリストを確認するには、次のように入力します。

dr run

アクションリストからアクションを実行するには、次のように入力します。

dr run {action}

ガイド付きセットアップの最後に、Eを押して、APIトークン、エンドポイント、LLM情報などの設定を編集します。設定の詳細を保存して終了するには、Escを押します。

カスタムアプリのテンプレートを組織に追加する¶

組織管理者は、カスタムのアプリケーションテンプレートを組織に追加することができ、組織内のユーザーがそれらを基にアプリケーションを構築できるようにします。

カスタムのアプリケーションテンプレートを追加するには：

ワークベンチのホームページに移動し、アプリケーションテンプレートを参照をクリックしてアプリケーションギャラリーを開きます。
アプリケーションギャラリーから、+ テンプレートを追加をクリックします。

アプリケーションテンプレートを設定します。

フィールド	説明
テンプレート名	アプリケーションギャラリーに追加するアプリケーションテンプレートの名前。
リポジトリのURL	アプリケーションテンプレートを構成するファイルをホストするリポジトリへのリンク。
ブランチ名	アプリケーションテンプレートのファイルコンテンツを含む、リンクされたリポジトリから派生したGitブランチ。
公開トグル	このトグルを使用して、リポジトリが公開されているかどうかを指定します。公開リポジトリは、認証を必要とせずにクローンを作成できます。アプリケーションテンプレートが「公開」とマークされていない場合、ユーザーはリポジトリURLをコピーするだけで、リポジトリのクローンを作成するには適切な資格情報を提供する必要があります。
Readme	アプリケーションテンプレートの目的とワークフローの概要を示す`README.md`マークダウンファイルをアップロードします。
画像	オプションです。アプリケーションテンプレートのユースケースまたはワークフローを表す画像をアップロードします。
タグ	アプリケーションテンプレートにラベルを付けるためのタグを指定します。複数のタグを指定するには、カンマ区切りリストにタグを入力します。
説明	オプションです。 DataRobotでアプリケーションテンプレートをどのような用途に使用するのか、概要の説明を入力します。

テンプレートを設定した後、テンプレートを保存をクリックします。

保存すると、アプリケーションテンプレートがアプリケーションギャラリーの他のテンプレートとともに表示されます。 DataRobotが提供するテンプレートは会社ロゴ(1)で示され、管理者が提供するテンプレートはユーザーアイコン(2)で示されることに注意してください。

アプリケーションテンプレートでのテキスト生成NVIDIA NIMの使用¶

プレミアム機能

DataRobotでNVIDIA Inference Microservices (NIM)を利用するには、GenAIのエクスペリメントとGPUを使用した推論のためのプレミアム機能にアクセスする必要があります。これらの機能を有効にするには、DataRobotの担当者または管理者にお問い合わせください。

GenAIアプリケーションテンプレートは、NVIDIA AI Enterpriseが提供する機能を統合できます。NVIDIA AI Enterpriseは、データサイエンスパイプラインを高速化し、運用レベルのAIアプリケーションの開発とデプロイを合理化する包括的なクラウドネイティブのソフトウェアプラットフォームです。この統合を利用するには、DataRobotのアプリケーションテンプレートをカスタマイズして、NVIDIA Inference Microservices（NIM）上で生成AIのユースケースをプログラムで生成します。

これらのアプリケーションテンプレートで既存のテキスト生成モデルまたはデプロイを使用するには、アプリケーションギャラリーからGenAIアプリケーションテンプレートのいずれかを選択します。次に、ローカルまたはDataRobotのCodespaceで次の変更を加えて、テンプレートをカスタマイズし、登録またはデプロイされたNVIDIA NIMを使用できます。

infra/settings_generative.pyで：LLM=LLMs.DEPLOYED_LLMを設定します。
.envで：TEXTGEN_REGISTERED_MODEL_IDまたはTEXTGEN_DEPLOYMENT_IDの1つだけを設定します。
.envで：CHAT_MODEL_NAMEにデプロイで想定されるモデル名を設定します。 NIMに登録されたモデルとデプロイでは、"datarobot-deployed-llm"を使用します。

テンプレートをカスタマイズした状態で、テンプレートのREADME.mdに記載されている標準のワークフローを進めることができます。