MLOpsプレビュー機能¶
このセクションでは、現在プレビューパイプラインにある機能の予備的なドキュメントを提供します。 組織で有効化されていない機能は表示されません。
これらの機能はエンジニアリング環境と品質環境でテストされていますが、現時点では本番環境で使用しないでください。 プレビュー機能は変更される可能性があり、サポートSLA契約は適用されないことに注意してください。
本機能の提供について
プレビュー機能を有効または無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。
利用可能なMLOpsプレビュードキュメント¶
| プレビュー... | 内容... |
|---|---|
| Real-time Predictions on DataRobot serverless prediction environments (Managed AI Platform only) | DataRobotでサーバーレス予測環境を作成し、変更可能なコンピューティングインスタンス設定により、Kubernetesでスケーラブルなリアルタイム予測を行います。 |
| サービスの正常性と精度の履歴 | サービスの正常性と精度の履歴では、現在のモデルと最大5つの以前のモデルを1つの場所かつ同じスケールで比較できます。 |
| モデルパッケージのモデルログ | モデルレジストリからモデルパッケージのモデルログを表示すると、成功した操作（INFOステータス）とエラー（ERRORステータス）を確認できます。 |
| Snowflakeでのスコアリングコードの自動デプロイと置換 | DataRobotが管理するSnowflake予測環境を作成して、SnowflakeでDataRobotスコアリングコードをデプロイして置き換えます。 |
| DataRobotで監視エージェントを実行する | DataRobotプラットフォーム内で、予測環境ごとに1つのインスタンスで監視エージェントを実行します。 |
| カスタム指標の監視ジョブ | 監視ジョブの定義により、DataRobotの外部から計算済みのカスタム指標値を、[カスタム指標]タブで定義された指標に取り込むことができます。 |
| ホストされたカスタム指標 | 再利用可能なコードをアップロードしてホストすることで、将来のデプロイにカスタム指標を簡単に追加できます。 |
| カスタムモデルやタスクのためのリモートリポジトリファイルブラウザー | リモートリポジトリ内のフォルダーとファイルを参照して、カスタムモデルまたはタスクに追加するファイルを選択します。 |
| 非構造化モデルに関するMLOpsレポート | 構造化されていない連続値、二値、または多クラスのターゲットタイプで作成されたカスタム推論モデルから、MLOpsによる統計を報告します。 |
| DataRobotのMLflow連携 | MLflowからモデルをエクスポートしてDataRobotモデルレジストリにインポートし、MLflowモデルのトレーニングパラメーター、指標、タグ、アーティファクトからキー値を作成します。 |
| デプロイ用のTableauの分析拡張機能 | Tableauの分析拡張機能を使用して、DataRobotの予測をTableauプロジェクトに統合します。 |
| バッチ予測APIのマルチパートアップロード | スコアリングデータを複数のファイルにアップロードして、大規模なデータセットのファイル取り込みを改善します。 |
| ディシジョンインテリジェンスフローで意思決定を加速 | 本番モデルのディシジョンフローを構築、管理、監視できます。 |
| SageMakerでの自動デプロイと置換 | DataRobotが管理するSnowflake予測環境を作成して、SageMakerでDataRobotスコアリングコードまたはカスタムモデルをデプロイして置き換えます。 |
| プレビュー... | 内容... |
|---|---|
| サービスの正常性と精度の履歴 | サービスの正常性と精度の履歴では、現在のモデルと最大5つの以前のモデルを1つの場所かつ同じスケールで比較できます。 |
| モデルパッケージのモデルログ | モデルレジストリからモデルパッケージのモデルログを表示すると、成功した操作（INFOステータス）とエラー（ERRORステータス）を確認できます。 |
| Snowflakeでのスコアリングコードの自動デプロイと置換 | DataRobotが管理するSnowflake予測環境を作成して、SnowflakeでDataRobotスコアリングコードをデプロイして置き換えます。 |
| DataRobotで監視エージェントを実行する | DataRobotプラットフォーム内で、予測環境ごとに1つのインスタンスで監視エージェントを実行します。 |
| カスタム指標の監視ジョブ | 監視ジョブの定義により、DataRobotの外部から計算済みのカスタム指標値を、[カスタム指標]タブで定義された指標に取り込むことができます。 |
| ホストされたカスタム指標 | 再利用可能なコードをアップロードしてホストすることで、将来のデプロイにカスタム指標を簡単に追加できます。 |
| カスタムモデルやタスクのためのリモートリポジトリファイルブラウザー | リモートリポジトリ内のフォルダーとファイルを参照して、カスタムモデルまたはタスクに追加するファイルを選択します。 |
| Custom model proxy for external models (Self-Managed AI Platform only) | カスタムモデルワークショップで外部モデル用のカスタムモデルプロキシを作成します。 |
| 非構造化モデルに関するMLOpsレポート | 構造化されていない連続値、二値、または多クラスのターゲットタイプで作成されたカスタム推論モデルから、MLOpsによる統計を報告します。 |
| DataRobotのMLflow連携 | MLflowからモデルをエクスポートしてDataRobotモデルレジストリにインポートし、MLflowモデルのトレーニングパラメーター、指標、タグ、アーティファクトからキー値を作成します。 |
| デプロイ用のTableauの分析拡張機能 | Tableauの分析拡張機能を使用して、DataRobotの予測をTableauプロジェクトに統合します。 |
| バッチ予測APIのマルチパートアップロード | スコアリングデータを複数のファイルにアップロードして、大規模なデータセットのファイル取り込みを改善します。 |
| ディシジョンインテリジェンスフローで意思決定を加速 | 本番モデルのディシジョンフローを構築、管理、監視できます。 |
更新しました April 8, 2024
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