Machine Learning Designerは、Elastic Algorithm Service (EAS) とシームレスに統合されています。 Machine Learning Designerでオフラインでモデルをトレーニングおよび評価した後、モデルをオンラインサービスとしてEASにデプロイできます。 このトピックでは、Machine Learning DesignerでトレーニングされたモデルをオンラインサービスとしてEASにデプロイする方法について説明します。 モデルを手動でデプロイするか、ワンクリックでデプロイすることができます。
前提条件
モデルが訓練され、モデルの精度が検証される。 モデルのビルドとデバッグ方法の詳細については、「モデルのビルドとデバッグ」をご参照ください。
ワンクリック配置の使用
サポート対象モデルコンポーネント
次の表に、EASへのワンクリック展開をサポートするモデルコンポーネントを示します。 他のモデルコンポーネントは、手動展開のみをサポートします。 詳細については、「手動でモデルをデプロイする」をご参照ください。
コンポーネント | 生成されたモデル形式 | EASプロセッサ | 説明 |
バイナリ分類のロジスティック回帰 | PMML | PMML | モデルをトレーニングする前に、モデルコンポーネントをクリックし、コンポーネントの [フィールド設定] タブで [PMMLを生成するかどうか] を選択する必要があります。 次の図は、設定を示しています。
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GBDTバイナリ分類 | PMML | PMML | |
リニアSVM | PMML | PMML | |
マルチクラス分類のロジスティック回帰 | PMML | PMML | |
ランダムな森 | PMML | PMML | |
ナイーブベイズ | PMML | PMML | |
K-平均クラスタリング | PMML | PMML | |
GBDT回帰 | PMML | PMML | |
線形回帰 | PMML | PMML | |
Scorecardトレーニング | PMML | PMML | |
テキストの要約 | TGZパッケージ | EasyNLP | パブリックObject Storage Service (OSS) バケットでPlatform for AI (PAI) が提供するEasyNLPが自動的に指定されます。 |
画像分類 (トーチ) | TGZパッケージ | EasyCV | パブリックOSSバケットでPAIが提供するEasyCVは自動的に指定されます。 |
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。 |
XGboostトレイン | XGBoost | XGBoost | 詳細については、「XGboost Train」をご参照ください。 |
手順
PAIコンソールにログインし、[Visualized Modeling (Designer)] ページに移動します。 [Visualized Modeling (Designer)] ページで、ワークスペースを選択し、管理するパイプラインを入力します。
キャンバスの上部で、[モデル] をクリックします。 システムは、配置可能なモデルを自動的に検出します。
デプロイするモデルを選択し、[EASでデプロイ] をクリックして、EASの [サービスの作成] ページに移動します。
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。
[サービスのデプロイ] ページで、[モデルファイル] および [プロセッサタイプ] パラメーターが自動的に設定されます。 その他のパラメーターの詳細については、「PAIコンソールでのモデルサービスのデプロイ」をご参照ください。
[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、サービスがデプロイされます。
手動でモデルをデプロイ
次の表に示すモデルコンポーネントは、ワンクリック展開をサポートしていません。 モデルをトレーニングした後、Model exportコンポーネントを使用してモデルをアセンブルし、モデルをOSSバケットにエクスポートしてから、モデルを手動でデプロイする必要があります。
コンポーネント | 生成されたモデル形式 | EASプロセッサ | 手動展開プロセス |
PS-SMARTバイナリ分类トレーニング | PS | PSアルゴリズム | コンポーネントの出力ポートをModel exportコンポーネントに接続します。 |
PS-SMARTマルチクラス分類 | |||
PS-SMART回帰 |
モデルをOSSバケットにエクスポートした後、モデルをEASに手動でデプロイする方法の詳細については、「PAIコンソールでモデルサービスをデプロイする」をご参照ください。
よくある質問
モデルをワンクリックモードでデプロイするときに、ワンクリックデプロイメントをサポートする一部のノードが暗くなり、選択できない場合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、コンポーネントの [フィールド設定] タブで [PMMLを生成するかどうか] を選択し、ノードを再実行します。
関連ドキュメント
[Elastic Algorithm Service (EAS)] ページに移動して、デプロイされたモデルサービスのステータスを表示したり、モデルサービスを管理したりできます。 詳細については、「EASでのオンラインモデルサービスの管理」をご参照ください。
オンラインデバッグを使用して、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、「オンラインサービスのデバッグ」をご参照ください。
モデルサービスをデプロイした後、Machine Learning Designerが提供するUpdate EAS service (Beta) 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更新」をご参照ください。