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Platform For AI:パイプラインをオンラインサービスとしてデプロイ

最終更新日:Sep 16, 2026

ビジュアルモデリングを使用すると、データ前処理、特徴量エンジニアリング、モデル予測を網羅したバッチデータ処理パイプラインをパイプラインモデルとしてパッケージ化し、Elastic Algorithm Service (EAS) にオンラインサービスとしてデプロイできます。

重要

Alink アルゴリズムコンポーネント (キャンバス内で紫色の小さな円で示される) のみで構築されたパイプラインが、オンラインサービスとしてデプロイできます。

制限事項

制約 詳細
コンポーネントタイプ Alink アルゴリズムコンポーネントのみがサポートされています。これらは、キャンバス内で紫色の小さな円で示されます。
実行ステータス パッケージ化する前に、パイプライン内のペアになったすべてのトレーニングコンポーネントと予測コンポーネントが正常に完了している (緑色のチェックマークが付いている) 必要があります。たとえば、線形回帰モデルをデプロイするには、[Linear Regression Training] コンポーネントと [Linear Regression Prediction] コンポーネントの両方に緑色のチェックマークが表示されている必要があります。
トポロジー オンラインサービスは、単一の入力と出力のみを受け付けます。バッチパイプラインの有向非巡回グラフ (DAG) から単一のシリアルリンクを選択してください。

前提条件

開始する前に、以下が完了していることを確認してください。

  • データ前処理、特徴量エンジニアリング、モデル予測を実装し、正常に実行されたバッチデータ処理パイプライン。詳細については、「モデルの構築」をご参照ください。

オンラインサービスとしてのパイプラインのデプロイ

  1. ビジュアルモデリングページに移動します。

    1. Machine Learning Platform for AI (PAI) コンソールにログインします。

    2. 左側のナビゲーションペインで、[ワークスペース] をクリックします。ワークスペース ページで、管理するワークスペースの名前をクリックします。

    3. 左側のナビゲーションペインで、[モデルトレーニング] > [視覚化モデリング (デザイナー)] を選択します。

  2. [Pipelines] タブで、パイプラインをダブルクリックして開きます。

  3. キャンバスの上部のナビゲーションバーで、[モデル] > [パイプラインモデルの作成] を選択します。image

  4. 直列データ処理リンクを形成するノードを選択し、[次へ] をクリックします。 直列リンクは、通常 1 から N 個の予測コンポーネントで構成されます。 たとえば、次のリンクはデータを正規化し、one-hot エンコーディングを適用し、ベクトルを集約してから、FM 予測コンポーネントを実行します。 image.png

    • 上流または下流のノードとシリアルリンクを形成するノードを選択すると、それらの接続されたノードが自動的に選択されます。

    • ノードの選択を解除すると、そのノードと一緒に選択されていたすべてのノードの選択が自動的に解除されます。

  5. [パイプラインモデルの作成] ダイアログボックスで [次へ] をクリックしてパッケージ化を開始します。image.png システムはデータ予測リンクとそのモデルをパイプラインモデルにパッケージ化します。名前が model-combination- で始まるバッチタスクが自動的に起動されます。進捗を監視するには、上部のナビゲーションバーにある [すべてのタスクを表示] をクリックします。[前のタスク] ダイアログボックスで、タスクを見つけてそのステータスを確認します。パッケージ化には約 3~5 分かかります。タスクの状態が 成功 に変わるまで待ってから、次に進みます。

  6. [以前のタスク] ダイアログボックスでタスクを見つけ、[アクション] 列の [モデル] をクリックします。image.png EAS-Online Model Services ページが開きます。デプロイの完了に関する詳細については、「PAI コンソールと Machine Learning Designer を使用したモデルサービスのデプロイ」をご参照ください。