モデルを通信できない箇所に持ち出して利用する際、
-スコアリングコード
-ポータブル予測サーバ
等の使い方があると思いますが、どのようなシーンでどちらを利用した方がよいか厳密にはわかっていません。
唯一実行環境面(スコアリングコード:java実行環境、ポータブル予測サーバ:dockerコンテナ)が異なる点は理解していますが、他利用する上で使い分ける観点はありますでしょうか。
例)スコアリングコードを出力できるモデルとポータブル予測サーバを出力できるモデルが異なる
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@yo-hei さま
DataRobotのデータサイエンティストの畑です。
ご質問ありがとうございます。
スコアリングコードとポータブル予測サーバの違いについてですね。
おっしゃられている例もその通りです。いくつかのブループリントはスコアリングコードに対応していません。
他の差として、
APIの形式: ポータブル予測サーバはREST API、スコアリングコードはjavaのコードを書いて組み込む必要があります。
予測速度:スコアリングコードはオーバーヘッドが少なく、ポータブル予測サーバに比べ予測速度が速いです
モデル更新:コンテナを変更するだけなので、ポータブル予測サーバの方が容易に更新ができます。
などあります。
ただ、要件によってデプロイパターンがさまざまありますので、以下のURLを参考に適切なデプロイ方法を選んでいただければと思います。
https://datarobot.highspot.com/viewer/62d67220d3d88da22aed0176