Platform for AI (PAI) のMachine Learning Designerを使用して、モデルをトレーニングし、トレーニングされたモデルをElastic Algorithm service (EAS) のオンラインサービスとして展開できます。 このトピックでは、Machine Learning Designerを使用してモデルサービスをデプロイする方法について説明します。
EASに展開可能なアルゴリズム
Machine Learning Designerを使用してEASにデプロイできるアルゴリズムについては、「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。
モデルサービスのデプロイ
CLIを使用して、Machine Learning Designerをオンラインサービスとして使用してトレーニングしたモデルをデプロイすることもできます。 たとえば、EASCMDまたはData Science Workshop (DSW) を使用してモデルをデプロイできます。 詳細については、「EASCMDまたはDSW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。
PAIコンソールにログインし、Machine Learning Designerで作成したパイプラインの詳細ページに移動します。
このトピックでは、心臓病予測パイプラインを例として使用します。 パイプラインを作成し、パイプラインの構成タブに移動する方法の詳細については、「心臓病の予測」をご参照ください。
パイプラインを実行したら、キャンバスの上部にある [モデル] をクリックします。
[モデル] ダイアログボックスで、デプロイするモデルを選択し、[EASでデプロイ] をクリックします。
[サービスの作成] 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。 画面の指示に従って、要件に基づいて他のパラメーターを設定できます。 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。
[デプロイ] をクリックします。 デプロイの完了には数秒かかります。 [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。
参照
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。
EASは、ビジネス要件に基づいてモデルサービスを展開するために使用できる複数のメソッドを提供します。 詳細については、「概要」をご参照ください。