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Workload API > Get started: Workload API > Workload APIスキル

Workload APIスキル

プレミアム機能

Workload APIはプレミアム機能です。 この機能を有効にする方法については、DataRobotの担当者または管理者にお問い合わせください。

Workload APIのスキル（datarobot-workload-api）は、サードパーティ製のコーディングエージェント内で使用できるよう、Workload APIの知識と運用ワークフローをパッケージ化したものです。 作業中にリファレンスドキュメントを参照する代わりに、希望する内容を自然言語で記述するだけで、このスキルがコーディングエージェントに対し、適切なAPI呼び出し、デバッグ手順、ライフサイクルに関する判断をガイドします。

このスキルは、他のDataRobotスキルとともにDataRobot Agentic Skillsリポジトリにあります。 このスキルは、ワークロードのデプロイとスケーリング、障害の診断、実行中のワークロードの監視、およびドラフトから本番環境への展開に至るまでのアーティファクトのライフサイクル管理という、4つの運用領域をカバーしています。

スキルのインストール

ユニバーサルスキルインストーラーを使用して、すべてのDataRobotスキル（Workload APIスキルおよび必須のdatarobot-setupスキルを含む）をインストールします。

npx ai-agent-skills install datarobot-oss/datarobot-agent-skills

デフォルトでは、インストーラーはマシン上のサポートされているすべてのコーディングエージェントにスキルをコピーします。 特定のエージェントをターゲットにするには、--agentフラグを追加します。

npx ai-agent-skills install datarobot-oss/datarobot-agent-skills --agent cursor
npx ai-agent-skills install datarobot-oss/datarobot-agent-skills --agent claude

エージェント固有のマーケットプレースまたは拡張機能カタログからインストールすることもできます。

エージェント インストール元
Claude Code claude.com/plugins/datarobot-agent-skills
Cursor cursor.com/marketplace/datarobot
Gemini CLI geminicli.com/extensions
Skillsリポジトリ github.com/datarobot-oss/datarobot-agent-skills

エージェント固有のインストールの詳細およびサポートされているエージェントの完全なリストについては、DataRobotのエージェントスキルを参照してください。

インストールの確認

インストール後、コーディングエージェントに利用可能なDataRobotスキルは何ですか？と尋ねます。

datarobot-setupおよびdatarobot-workload-apiが一覧に表示されるはずです。 スキルのソースとヘルパースクリプトは、リポジトリ内のskills/datarobot-workload-api/にあります。

環境設定

ワークロードを扱う前に、ワークスペースごとに1回、datarobot-setupスキルを実行します。 これにより、Pythonやその他の依存関係がチェックされ、DataRobot APIトークンが設定されて、セッション用のDATAROBOT_ENDPOINTおよびDATAROBOT_API_TOKENが設定されます。

以下のいずれかの方法でセットアップをトリガーします。

  • Run datarobot-setupを入力します。
  • またはスラッシュコマンド./datarobot-setupを使用します。

プロンプトに従って環境設定を完了します。 後のセッションで設定が再度実行される場合は、前提条件を最新に保つために実行を許可してください。

コーディングエージェントでスキルを使用する

Workload APIのタスクを自然言語で記述すると、スキルが自動的に起動します。 スラッシュコマンドを使用したり、スキルの名前を明示的に指定したりする必要はありません。 このスキルは、以下の4つの領域をカバーしています。

デプロイ、設定、スケーリング

実行したい内容を記述するだけで、スキルがアーティファクトとワークロードの作成、環境変数の注入、コンピュートバンドルの選択、およびオートスケーリングの設定を処理します。

プロンプトの例

  • 「ghcr.io/my-org/my-app:latestを、ポート8000でリスニングするDataRobot上のワークロードとしてデプロイしてください。」
  • 「agent-serviceワークロードを3つのレプリカにスケールし、CPUのオートスケーリングを有効にしてください。」
  • 「prod-llmの重要度をcriticalに変更してください。」
  • 「私のS3資格情報をAWS_ACCESS_KEY_IDとしてdata-pipelineワークロードに注入してください。」

障害の診断

ワークロードがスタックしたり、エラーが発生したり、クラッシュループに陥ったりした場合、このスキルはワークロードのステータス、ライフサイクルイベント、Proton状態、およびレプリカごとのコンテナの状態について体系的な診断を実行し、解決策を提案します。

プロンプトの例

  • 「私のrag-serviceワークロードがlaunching状態でスタックしています。 何が問題なのでしょうか？」
  • 「inference-server上のCrashLoopBackOffをデバッグしてください。」
  • 「なぜ私のワークロードはImagePullBackOffで失敗しているのでしょうか？」

実行中のワークロードの監視

実行中のワークロードからログ、トレース、指標、およびサービス統計情報をプルします。 このスキルは、OTelのオブザーバビリティインターフェイスのエンドポイントとWorkload APIの統計インターフェイスを把握しており、結果を表示する前に適切な単位変換を適用します。

プロンプトの例

  • 「llm-gatewayからの直近100件のエラーログを表示してください。」
  • 「過去1時間にagent-serviceのどのトレースでエラーが発生しましたか？」
  • 「prod-apiのリクエストエラー率とP50レイテンシーはどのくらいですか？」

アーティファクトのライフサイクルの管理

アーティファクトのドラフトを反復修正し、本番環境用にロックして、稼働中のワークロードにダウンタイムゼロで新しいコンテナバージョンを展開します。

プロンプトの例

  • 「staging-apiのアーティファクトをロックし、本番環境に昇格させてください。」
  • 「ローリング置換を使用して、ghcr.io/my-org/my-app:v2をprod-apiに展開してください。」
  • 「llm-serviceでアーティファクトのクローンを作成し、イメージタグを:v3に更新して、置換を開始してください。」

バンドルされたヘルパースクリプト

このスキルには、skills/datarobot-workload-api/scripts/ディレクトリのPythonスクリプトが含まれており、コーディングエージェントが直接実行できます。

スクリプト 目的
wait_for_running.py <workload_id> running状態になるまでポーリングします。回復不能なエラーまたはタイムアウト時には、0以外の値で終了します。
diagnose_workload.py <workload_id> 5ステップのデバッグフローをすべて実行し、構造化された診断結果を出力します。 機械で読み取り可能な出力を得るには、--jsonオプションを追加します。
wait_for_build.py <artifact_id> <build_id> サーバー側のイメージビルドをポーリングします。失敗した場合は、ログの最後の2 KBを出力します。
wait_for_replacement.py <workload_id> ローリング置換が完了するまでポーリングします。
check_limits.py 組織で設定された、有効な同時実行数およびレプリカ数の上限を出力します。

すべてのスクリプトは、環境変数からDATAROBOT_ENDPOINTおよびDATAROBOT_API_TOKENを読み取ります。

スキル 目的
datarobot-setup DataRobot SDKのインストール、認証の設定、および環境変数の設定を行います。 このスキルを使用する前に必要です。
datarobot-app-framework-cicd PulumiおよびCI/CDパイプラインを用いた宣言型のアーティファクトおよびワークロード管理。
datarobot-external-agent-monitoring OpenTelemetryを使用して任意のエージェントコードを計装し、テレメトリをDataRobotにルーティングします。