Designer は Elastic Algorithm Service (EAS) とシームレスに統合されています。オフラインでのトレーニング、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、Designer でトレーニングしたモデルを、ワンクリックデプロイまたは手動デプロイを使用して EAS にデプロイする方法について説明します。
前提条件
モデルのトレーニングが完了し、その精度が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
サポートされてい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をサポートしています。一部の他のモデルコンポーネントは手動デプロイのみをサポートしています。詳細については、「単一モデルの手動デプロイ」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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Logistic Regression for Binary Classification |
PMML |
PMML |
トレーニング前に、モデルコンポーネントをクリックし、[PMML の生成] を [フィールド設定] タブで選択します。 |
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GBDT Binary Classification |
PMML |
PMML |
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Linear SVM |
PMML |
PMML |
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Logistic Regression for Multiclass Classification |
PMML |
PMML |
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Random Forest |
PMML |
PMML |
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Naive Bayes |
PMML |
PMML |
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K-means Clustering |
PMML |
PMML |
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GBDT Regression |
PMML |
PMML |
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Linear Regression |
PMML |
PMML |
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Scorecard Train |
PMML |
PMML |
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Text Summarization |
tgz パッケージ |
EasyNLP |
PAI が提供する EasyNLP プロセッサは、パブリックな Object Storage Service (OSS) バケットでホストされており、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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Image Classification (torch) |
tgz パッケージ |
EasyCV |
PAI が提供する EasyCV プロセッサは、パブリックな OSS バケットでホストされており、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 Script |
AlinkModel |
Alink |
詳細については、「PyAlink Script」をご参照ください。 |
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XGBoost Train |
XGBoost |
XGBoost |
詳細については、「XGBoost Train」をご参照ください。 |
操作手順
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視覚化モデリング (Designer) に移動し、ワークスペースを選択して Designer ページに移動し、対象の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にある [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。
[モデルリスト] ダイアログボックスで、Logistic Regression for Binary Classification-1 などの対象モデルを選択します。[モデルの登録] をクリックしてモデルを AI アセットに追加しバージョン管理を行うか、[EAS にデプロイ] 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] を一致させます。その他のパラメーターの詳細については、「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
以下のモデルコンポーネントは、ワンクリックデプロイをサポートしていません。モデルトレーニングが完了したら、汎用モデルのエクスポート 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 Binary Classification Training |
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 汎用モデルのエクスポート コンポーネントを接続します。 |
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PS-SMART Multiclass Classification Training |
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PS-SMART Regression Training |
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」をご参照ください。
よくある質問
ワンクリックデプロイを使用すると、サポートされているノードが選択不可になり、選択できません。[モデルリスト] ダイアログボックスに K-means Clustering-1 モデルのみが表示され、利用可能なボタンが [閉じる] だけで、登録やデプロイのオプションが表示されません。どうすれば修正できますか？
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、ノードを再実行してください。
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、サービスステータスの表示や管理操作を実行できます。詳細については、「サービスのデプロイ」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た後、Designer の [EAS サービスの更新 (ベータ版)] 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の定期的な更新」をご参照ください。