予測¶
DataRobotコンソールでモデルを本番環境にデプロイした後、DataRobotで詳細に管理および監視された予測を立てることができます。 デプロイされたモデルを介して立てた予測により、その他の設定済み機能に加えて、デプロイのサービ ス正常性、データ ドリフト、および精度タブに表示データを提供します。
| トピック | 説明 |
|---|---|
| 予測の作成 | 大規模なデータセットで予測を行い、入力データを提供し、出力データの各行の予測を受信します。 |
| ポータブル予測 | ポータブル予測を行うには、ポータブル予測サーバー（PPS）またはスコアリングコードをダウンロードして設定します。 |
| 予測API | ダウンロード可能なDataRobot Pythonコードを適用してCSVまたはJSONファイルをスコアリングのために送信し、予測APIを介して本番アプリケーションに統合します。 |
| モニタリング | コンソールにデプロイされたエージェント監視の外部モデルの監視スニペットにアクセスします。 |
| 予測の説明 | 時系列デプロイの場合、デプロイされたモデルの予測レスポンスとともに返される予測間隔を有効化して設定します。 |
| 予測ジョブ | デプロイの予測ジョブ定義を表示および管理します。 |
予測ファイルサイズ制限¶
セルフマネージドAIプラットフォームの制限
予測ファイルのサイズ制限は、セルフマネージドAIプラットフォームのインストール環境によって異なり、上限を設定できます。
| 予測方法 | 詳細 | ファイルサイズ制限 |
|---|---|---|
| リーダーボードでの予測 | UIを使用してデプロイされていないモデルで予測を行うには、リーダーボードでモデルを展開し、予測 > 予測を実施を選択します。 ローカルファイル、URL、データソース、またはAIカタログから予測をアップロードします。 モデリング予測API（「V2予測API」とも呼ばれる）を使用して予測をアップロードすることもできます。このAPIを使用して、小さなデータセットでモデリングワーカーによって予測をテストします。 予測は、お使いのDataRobotパッケージに応じて、ユーザー1人100リクエスト（1時間あたり）に制限できます。 | 1GB |
| バッチ予測（UI） | UIを使用してバッチ予測を行うには、モデルをデプロイし、デプロイの 予測を作成タブに移動します（MLOpsが必要）。 | 5GB |
| バッチ予測（API） | バッチ予測APIは、高スループットに最適化され、本番グレード接続オプションが含まれています。この本番グレード接続オプションによって、APIを通してデータをプッシュするだけでなく、AIカタログ、クラウドストレージ、データベース、またはデータウェアハウス（MLOpsが必要）に接続できます。 | 無制限 |
| 予測API（リアルタイム） 専用の予測環境（DPE） |
デプロイ済みのモデルでリアル予測を行うには、予測APIを使用します。 | 50MB |
| 予測API（リアルタイム） DataRobotサーバーレス予測環境 |
デプロイ済みのモデルでリアル予測を行うには、予測APIを使用します。 | 10MB |
| 予測モニタリング | バッチ予測APIは特定のファイルサイズに制限されることはありませんが、予測監視には引き続き1時間あたりのレート制限が適用されます。 | 毎時100MB |