モデルをデプロイするときに、デプロイしたいモデルのエンドポイントが作られます。新しいデータをそのデプロイ/エンドポイントに送り、予測することができます。REST APIを通したcURLコマンド、またはPython SDKを利用してデプロイ/エンドポイントに通信することができます。
モデルをデプロイすることで、モデルに新しいデータを簡単に適用することができます。デプロイを利用してサービスの正常性、精度、データドリフトなどをモニターすることができます。そのためにデプロイするために完全なモデルを用意する必要があります。また、GUI上でモデルをデプロイすることができます（さらなる詳細はappのデプロイに関するドキュメントをご覧ください） 。
こちらで予測するためにどのようにデプロイを利用するのか学ぶことができます。Python Clientの全ドキュメントはこちらです。
DataRobot Community Githubのワークフローとスニペットのサンプルコードはこちらです。
REST APIを利用したモデルのデプロイ
必要事項
- api_key—DataRobotのGUIの開発者ツール画面に記載
- A completed model—作成されたモデル （詳細はこちら）
- modelId—youURLに記載（２番目の英数字）
- defaultPredictionServerId—調べる方法はこちらで確認できます
ターミナルでのリクエストフォーマット
(cURL sample)
curl -v \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data "{\"modelId\": \"$MODEL_ID\", \"defaultPredictionServerId\": \"$PREDICTION_SERVER_ID\", \"description\": \"...\", \"label\": \"...\"}" \
https://app.datarobot.com/api/v2/deployments/fromLearningModel/
ターミナルでのレスポンスフォーマット
deploymentId - 特定のデプロイのIDを利用
リクエストサンプル
API_KEY=YOUR_API_KEY
MODEL_ID=YOUR_MODEL_ID
PRED_SERVER_ID=YOUR_PREDICTION_SERVER_ID
ENDPOINT=YOUR_DR_URL/api/v2/deployments/fromLearningModel/
curl -v \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data "{\"modelId\": \"$MODEL_ID\", \"defaultPredictionServerId\": \"$PREDICTION_SERVER_ID\", \"description\": \"A description\", \"label\": \"A label\"}" \
$ENDPOINT
レスポンスサンプル
{"id": "abcdef1234567890"}
Pythonを利用したモデルのデプロイ
必要事項
- API Key—DataRobotのGUIの開発者ツール画面に記載
- DataRobotのパッケージのインストールとDataRobotへの接続 （詳細はこちら）
- A completed model—作成されたモデル（詳細はこちら）
- The model ID—URLに記載（２番めの英数字）
For example:
app.datarobot.com/projects/54fd7e51426479da/models/<modelId>blueprint
- The prediction server ID—こちらを参考に確認することができます。
コードのフォーマット
（Python サンプル）
dr.Deployment.create_from_learning_model(
model_id,
label,
description=None,
default_prediction_server_id=None,)
サンプル
deployment = dr.Deployment.create_from_learning_model(
model_id = ‘1d102du0zd22e2d122u09s’,
label='New Deployment',
description='A new deployment',
default_prediction_server_id="5a22dza0fbd723001a2f70d9")
English
