Designer は Elastic Algorithm Service (EAS) とシームレスに連携します。オフライン トレーニング、予測、評価のパイプラインが完了したら、単一のモデルを EAS にデプロイしてオンラインサービスを作成できます。このトピックでは、ワンクリックデプロイメントまたは手動デプロイメントを使用して、Designer でトレーニングされたモデルを EAS にデプロイする方法について説明します。
前提条件
モデルをトレーニングし、その精度を検証済みであること。詳細については、「モデルの構築とデバッグ」をご参照ください。
単一モデルのワンクリックデプロイメント
サポートされるモデルコンポーネント
以下のモデルコンポーネントは、EAS へのワンクリックデプロイメントをサポートしています。その他のモデルコンポーネントの中には、手動デプロイメントのみをサポートするものもあります。詳細については、「単一モデルの手動デプロイメント」をご参照ください。
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コンポーネント名 |
フォーマット |
EAS プロセッサ |
説明 |
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二値分類ロジスティック回帰 |
PMML |
PMML |
トレーニングの前に、モデルコンポーネントをクリックして、[フィールド設定] タブで [PMML の生成] を選択します。 |
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GBDT 二値分類 |
PMML |
PMML |
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線形 SVM |
PMML |
PMML |
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多クラス分類ロジスティック回帰 |
PMML |
PMML |
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ランダムフォレスト |
PMML |
PMML |
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ナイーブベイズ |
PMML |
PMML |
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K-Means クラスタリング |
PMML |
PMML |
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GBDT 回帰 |
PMML |
PMML |
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線形回帰 |
PMML |
PMML |
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スコアカードトレーニング |
PMML |
PMML |
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テキスト要約 |
tgz パッケージ |
EasyNLP |
Platform for AI (PAI) が提供する EasyNLP プロセッサは、パブリック Object Storage Service (OSS) バケットでホストされ、自動的に設定されるため、カスタム設定は不要です。 |
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画像分類 (torch) |
tgz パッケージ |
EasyCV |
PAI が提供する EasyCV プロセッサは、パブリック OSS バケットでホストされ、自動的に設定されるため、カスタム設定は不要です。 |
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PyAlink スクリプト |
AlinkModel |
Alink |
詳細については、「PyAlink スクリプト」をご参照ください。 |
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XGBoost トレーニング |
XGBoost |
XGBoost |
詳細については、「XGBoost トレーニング」をご参照ください。 |
手順
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可視化モデリング に移動し、ワークスペースを選択して Designer ページに移動し、ターゲットパイプラインを開きます。
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パイプラインキャンバスの上部で、[モデルリスト] をクリックします。システムは、パイプラインによって生成されたデプロイ可能なモデルを自動的に検出します。
[Model List] ダイアログボックスで、[Logistic Regression for Binary Classification-1] などのターゲットモデルを選択します。[Register Model] をクリックしてモデルを AI アセットに追加してバージョン管理するか、[Deploy to EAS] をクリックしてモデルサービスを作成できます。
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対象のモデルを選択し、[EAS にデプロイ] をクリックしてサービス作成ページを開きます。
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パラメーターを設定し、モデルサービスをデプロイします。
システムは自動的に[モデルファイル]と[プロセッサタイプ]を照合します。その他のパラメーターについては、「カスタムデプロイ」をご参照ください。
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[デプロイ] をクリックします。[サービスステータス] が [実行中] に変わると、デプロイは完了です。
単一モデルの手動デプロイメント
以下のモデルコンポーネントは、ワンクリックデプロイメントをサポートしていません。モデルのトレーニングが完了したら、[Export a General-purpose Model] コンポーネントを使用してモデルをアセンブルし、OSS ディレクトリにエクスポートしてから、手動でデプロイする必要があります。
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コンポーネント名 |
フォーマット |
EAS プロセッサ |
手順 |
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PS-SMART 二値分類トレーニング |
PS フォーマット |
PS アルゴリズム |
このコンポーネントの下流に [Export a General-purpose Model] コンポーネントを接続します。 |
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PS-SMART 多クラス分類トレーニング |
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PS-SMART 回帰トレーニング |
モデルを OSS バケットにエクスポートした後、モデルを EAS に手動でデプロイできます。詳細については、「カスタムデプロイメント」をご参照ください。
よくある質問
ワンクリックデプロイメントを使用すると、サポートされているノードがグレー表示されて選択できません。[Model List] ダイアログボックスには [K-means Clustering-1] モデルのみが表示され、使用可能なボタンは [Close] のみで、登録やデプロイのオプションがありません。これを修正するにはどうすればよいですか。
コンポーネントノードをクリックし、右側の [フィールド設定] タブで [PMML の生成] を選択してから、ノードを再実行します。
関連ドキュメント
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PAI-EAS オンラインサービスページに移動して、サービスのステータスを表示したり、管理操作を実行したりできます。詳細については、「サービスデプロイメント」をご参照ください。
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オンラインデバッグ機能を使用して、サービスが期待どおりに実行されるかどうかをテストできます。詳細については、「サービスのオンラインデバッグ」をご参照ください。
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モデルサービスがデプロイされると、Designer の [EAS サービスの更新 (ベータ)] コンポーネントを使用して、サービスを定期的に更新できます。 詳細については、「オンラインモデルサービスを定期的に更新する」をご参照ください。