モデルをインポートする
このページでは、OVHcloud Data Platformで利用できないForePaaS Legacy PlatformのサービスであるMachine Learning Managerについて説明しています。最新のドキュメントを参照してください。
ForePaaSに学習済みモデルをインポートするには、モデルページでモデルをアップロードをクリックするだけです。
コンピュータまたはGitリポジトリからプライベートモデルをアップロードするか、ストアに他のユーザーが投稿した共有コミュニティモデルをインポートすることができます。
共有コミュニティモデルを使用するには、ストア内で希望するモデルを検索し、それをインポートするだけです。
独自のプライベートモデルを使用する場合は、ストアでカスタムオプションのいずれかを選択してください。
ストアのカスタムオプションにモデル言語が見つからない場合、ForePaaSではまだサポートされていません。 定期的にプラットフォームにさらに多くの統合を追加するために努めています！今後のリリースでご要望を優先するために、ロードマップページにメッセージを送ってください😀。
モデルの名前とファイルを指定し、インポートをクリックします。
次に、モデルのデプロイを構成する必要があります。これは複数のステップを通じて行われます。
共有モデルは作者によってすでに構成されています。ボタンを1回クリックするだけでデプロイできます！
構成
モデルの設定は構成タブで行います。
バージョンを管理する
すべてのモデルバージョンはテーブルにリストされており、変更を追跡し、すぐに比較できます。
現在、インポートされたモデルのスコアリングはできません。今後この機能を実装したい場合は、ロードマップポータルにメッセージを送ってください。
モデルバージョンを更新するには、テーブルの上部にある更新ボタンを押すだけです。
次に、ファイルからモデルの最新バージョンを選択するように求められます。
変数を指定する
モデルを構築するために使用した言語/ソフトウェアによっては、その機能を指定する必要がある場合があります。このステップは、推論APIが入力データを正しくマッピングするために予測を行う際に必要です。
まず、Yの横にある変数を追加をクリックして、予測する値の名前を指定します。
次に、Xの横にある同じボタンをクリックして、Xデータセット内の変数を指定します。
X変数を指定するには2つの方法があります。
- 1つずつ手動で入力する
- テキストファイルをアップロードして一括で追加する。コードのボイラープレートを表示します。
変数の名前は、予測を要求する際に使用する名前と同じでなければなりません。
デプロイ設定
これは、デプロイされたモデルを使用して予測を行う方法を決定する場所です。すべての構成はコンサマーと呼ばれるものを通じて行われます。コンサマーは、予測を行うためにデータを供給される、デプロイされたモデルに接続されたエンティティです。
デプロイ設定は、スタンドアロンモデルとパイプラインの両方で同じです。詳細なドキュメントについては、以下の記事を参照してください。
さらに詳しく
当社のソリューションを実装するためのトレーニングや技術サポートが必要な場合は、営業担当者にお問い合わせください、またはこのリンクをクリックして見積もりを依頼し、当社のプロフェッショナルサービスの専門家にプロジェクトのカスタム分析を依頼してください。
Data Platformを構築するチームと直接質問をし、フィードバックを送信し、Discordチャネルで交流する専用Discordチャネルがあります。
OVHcloudサービスについてサポートが必要な場合は、ヘルプセンターでリクエストを作成してください。
ユーザーコミュニティに参加してください。