OfflineModelは、MaxComputeで使用されるデータ形式です。 PAICommandフレームワークに基づく従来の機械学習アルゴリズムによって生成されたモデルは、MaxComputeプロジェクトでOfflineModel形式で保存されます。 OfflineModelコンポーネントを使用してオフラインモデルを取得し、オフラインモデルを使用してオフライン予測タスクを実行できます。 このトピックでは、OfflineModelコンポーネントについて説明します。
MaxComputeオフラインモデルのコピー
ほとんどの機械学習シナリオでは、開発環境でワークフローを使用してモデルを開発できます。 次に、運用環境でワークフローを使用して、モデルを定期的に呼び出し、予測タスクを実行します。 これを行うには、Copy MaxCompute Offline Modelコンポーネントを使用して、予測タスクがモデルに直接アクセスできる環境にモデルを永続化する必要があります。
Copy MaxCompute Offline Modelコンポーネントをダウンストリームノードとしてモデル作成ワークフローに接続できます。 コンポーネントによって生成されるモデルの名前を指定することもできます。 次の図は、コンポーネントを示しています。 
[パラメーター設定] パネルで次のパラメーターを設定できます。 
パラメーターの説明:
[パラメーター設定] パネルで次のパラメーターを設定できます。 パラメーターの説明:- Dest MaxCompute Project: このパラメーターを指定しない場合、現在のワークスペースのMaxComputeプロジェクトが使用されます。
- モデルをdestモデルと同じ名前でオーバーライドするかどうか: このオプションを選択すると、元のモデルが自動的に削除され、新しいモデルが作成されます。
MaxComputeオフラインモデルの読み取り
ほとんどの機械学習シナリオでは、開発環境でワークフローを使用してモデルを開発できます。 次に、運用環境でワークフローを使用して、モデルを定期的に呼び出し、予測タスクを実行します。 これを行うには、MaxComputeオフラインモデルの読み取りコンポーネントを使用する必要があります。 コンポーネントの [フィールド設定] パネルで [モデル名] パラメーターを指定するだけです。 
モデルのエクスポート
Model exportコンポーネントを使用して、オフラインモデルを指定されたObject Storage Service (OSS) パスにエクスポートできます。 [パラメーター設定] パネルで次のパラメーターを設定できます。 
パラメーターの説明:
パラメーターの説明:- 上書き: このオプションを選択すると、生成されたモデルファイルは、指定されたOSSパスの同じ名前のモデルファイルを上書きします。
- モデルタイプのエクスポート: originalを選択してMaxCompute OfflineModel形式でモデルファイルをエクスポートするか、pmmlを選択してPMML (Predictive Model Markup Language) 形式でモデルファイルをエクスポートします。