Machine Learning Designer は、[EAS サービスの更新 (ベータ)] コンポーネントを提供します。このコンポーネントをモデルコンポーネントの下流に接続してオンラインサービスを更新し、パイプラインを DataWorks に送信して定期的なスケジューリングを行うことで、オンラインモデルサービスの更新を自動化できます。
前提条件
ビジュアルモデリングで構築したモデルがオンラインサービスとしてデプロイされ、正常に実行されている必要があります。詳細については、「単一モデルをオンラインサービスとしてデプロイする」をご参照ください。
操作手順
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[EAS サービスの更新 (ベータ)]コンポーネントをキャンバスにドラッグします。 上流モデルコンポーネントのモデル出力ポートを、[EAS サービスの更新 (ベータ)]コンポーネントの入力ポートに接続します。
[EAS サービスの更新 (ベータ)] コンポーネントの上流コンポーネントは、OSS バケットに格納されたモデルパスにすることもできます。例としては、PMML 機械学習アルゴリズム、一部のコンピュータービジョンアルゴリズム、一部のテキスト処理アルゴリズム、および XGBoost トレーニングアルゴリズムによって出力されるモデルなどが挙げられます。
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[EAS サービスの更新 (ベータ)] コンポーネントをクリックし、右側の [パラメーター設定] タブでパラメーターを設定します。 RegionId パラメーターのデフォルト値は現在のリージョンです。
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[EAS サービス名]：更新する Elastic Algorithm Service (EAS) の名前。サービスステータスは実行中である必要があります。
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[EAS サービス記述 JSON]: 他のサービス設定を変更する必要がない場合は、このパラメーターを空のままにします。変更する場合は、「コマンドリファレンス」を参照し、必要な JSON 構成をテキストボックスに入力します。
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[EAS サービスの更新 (ベータ)] コンポーネントを右クリックし、[現在のノードを実行] をクリックします。実行が成功すると、コンポーネントは新しいオンラインサービスバージョンを作成します。
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DataWorks を使用して、スケジュールに従ってオンラインサービスを更新します。
スケジュールに従ってオンラインサービスを更新するには、パイプラインを DataWorks に送信して定期的なスケジューリングを行います。詳細については、「ビジュアルモデリングパイプラインのオフラインスケジューリングに DataWorks を使用する」をご参照ください。
関連ドキュメント
Platform for AI (PAI) の EAS オンラインモデルサービスページにアクセスして、サービスのステータスを確認し、サービスを管理します。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。