バッチ予測API

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バッチ予測API

この記事はDataRobotにデプロイされたモデルに対して大規模な予測データを使って予測するためのバッチ予測 API を紹介します。Pythonのノートブックはこちらから利用可能で、このノートブックはDataRobot上でデプロイされたモデルを予測するための使い方が書かれています。

概要

バッチ予測 API はすでにデプロイした予測サーバーの利点を活かして大規模なデータセットを予測することができます。APIは、REST対応のクライアントやDataRobot Python SDKを通して利用することができます。

メリット

バッチ予測 APIを用いることのメリットは下記になります

  • Amazon S3のバケットから予測したいデータを利用でき、また予測結果をS3のバケットに格納できる
  • DataRobot AIカタログから大規模なデータを予測できる
  • 入力データと出力データのオプションをミックスすることができる。例えば、入力データはローカルで投入し、出力結果はS3に保存することができる。
  • 並行制御レベルオプションを使って予測サーバの過負荷から保護する。
  • 予測の説明を含める
  • 下記にローカルファイルの上限は無制限と記載ありますが、10GBの制限がございます。現在画像修正中ですのでお待ち下さい

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入力オプション

バッチ予測 APIで利用できる入力 出力は下記に通りです

  • ローカルファイル
  • S3
  • AI Catalog
  • JDBC

出力オプション

バッチ予測 API で利用できる出力のオプションは下記になります。

  • ローカルファイル
  • S3
  • JDBC

並行予測

大規模なデータセットを予測するとき、バッチ予測 API 自動的にデータをチャンクに分割し、デプロイ特定の予測サーバのインスタンスで並行して予測される。並行数は利用者が直接ケースに応じて調整することが可能です。

モデルのモニタリング

バッチ予測 API は、 DataRobotで使用しているモデルのモニタリングの機能の利用ができます。

  • デプロイでDataDriftが有効になっている場合、バッチ予測 API を介して渡す予測データは通常通り追跡されます。
  • 精度のトラッキングが有効な場合、出力には後で実績を登録するために使用できる関連付けIDを持たなければなりません。

更新されたモデルで一貫した予測

ジョブがキューに入ったあとにデプロイされたモデルを置換した場合、DataRobotはジョブ作成時にデプロイされたモデルを使用します。これによりすべての行が同じモデルで予測され、結果が一貫していることが保証されます。

より詳細な情報

あなたがDataRobotのライセンスをお持ちの場合、アプリ内のドキュメントでバッチ予測API、取り込みオプション、および出力オプションを検索してください。

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バージョン履歴
最終更新:
‎12-03-2020 11:34 AM
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