アセットのコピー

資産のエクスポート

スコープから選択した資産 (例：プロジェクトやデプロイメント・スペースなど) をエクスポートします。 デフォルトでは、この操作により、すべての資産がエクスポートされます。 エクスポートするリソースのリストを作成することにより、資産の選択を制限できます。

資産のインポート

エクスポートされた資産を含む ZIP ファイルから資産をインポートします。

AutoAI エクスペリメントの作成

このノードは、 AutoAI 分類または回帰エクスペリメント をトレーニングし、モデル候補パイプラインを生成するために使用します。

AutoAI 時系列エクスペリメントの作成

このノードは、 AutoAI 時系列エクスペリメント をトレーニングし、モデル候補パイプラインを生成するために使用します。

バッチ・デプロイメントの作成

このノードは、機械学習モデルのバッチ・デプロイメントを作成するために使用します。

データ・アセットの作成

このノードは、データ資産を作成するために使用します。

デプロイメント・スペースの作成

このノードは、デプロイメントを編成および作成するために使用できるスペースを作成および構成するために使用します。

オンライン・デプロイメントの作成

このノードは、Web サービス REST API エンドポイントにテスト・データを直接送信できるオンライン・デプロイメントを作成するために使用します。

すべての結果を待機する

このノードは、パイプラインが続行できるように、パイプライン内の前のノードからの結果が使用可能になるまで待機するために使用します。 アップストリーム条件のいずれかが満たされるとすぐにダウンストリーム・ノードを実行します。

このノードは入力を行わず、出力を生成しません。 結果が使用可能になると、パイプラインは自動的に続行されます。

結果を待機

パイプライン内のジョブまたはプロセスからのパスで指定されたロケーションで、資産が作成または更新されるまで待機します。 条件が満たされるまで待機するタイムアウトの長さを指定します。 00:00:00 が指定されたタイムアウトの長さである場合、フローは無期限に待機します。

ファイルを待機

並列ループ

パイプラインに並列ループ構文を追加してください。 並列ループは、反復ノードを独立して、場合によっては同時に実行します。

例えば、最良の実行者を見つけるために一連のハイパーパラメーターを使用して機械学習モデルをトレーニングするには、ループを使用してハイパーパラメーターのリストを反復処理し、ノートブックのバリエーションを並行してトレーニングすることができます。 結果をフローの後の方で比較して、最適なノートブックを見つけることができます。 同時に実行できるループの数の制限を確認するには、 制限を参照してください。

以下の例では、 「Bash スクリプトの実行 (Run Bash script)」 ノードは、指定された基準に一致するノートブックを検索して取得します。 DataStage ジョブの実行 ノードは、 Git リポジトリーからデータを取得します。 各ノードからの入力が使用可能になると、ループ・プロセスが開始され、検索によって取得された各ノートブックが実行され、 Git リポジトリーから取得されたデータが処理されます。

完全なループ・プロセスを表示するには、 「展開してノードを追加」 またはノード上の発信アイコンをクリックします。 ノートブックが実行されると、ノートブック内のすべてのエラーが 「品質が悪い」という条件で取り込まれます。 この条件により、Bash スクリプトがトリガーされ、 Increase error countという名前のユーザー変数が増分されます。 Increase error count 変数の値が指定されたしきい値に達すると、ループは終了します。

フローはノートブックごとに並行して実行されるため、順次ループよりも速く結果を返します。

シーケンス内のループ

パイプラインに順次ループ構文を追加してください。 ループは、数値範囲、リスト、または区切り文字付きのテキストに対して繰り返すことができます。

順次ループのユース・ケースは、操作が失敗したかどうかを判別する 3 回前に操作を試行する場合です。

ループの終了

並列ループ・プロセス・フローまたは順次ループ・プロセス・フローでは、 「パイプラインの終了」 ノードを追加して、ループ・プロセスをいつでも終了することができます。 契約解除の条件は自分でカスタマイズする必要がある。 ノードでは、ループ終了時のステータスをCompleteまたはFailureに変更できる。 これにより、ループを完了しても、ループノードが失敗する条件を満たすことができ、パイプラインを継続するか、他のアクションを実行するかを選択できる。

ユーザー変数を設定する

キー / 値のペアを使用してユーザー変数を構成してから、このノードの動的変数のリストを追加します。

ユーザー変数の作成方法について詳しくは、 グローバル・オブジェクトの構成を参照してください。

パイプラインを終了する

「制御」カテゴリーの「パイプラインの終了」ノードを使用して、パイプラインの終了を開始および制御できます。 エラー・フローの実行時に、パイプライン内のノードによって開始されたノートブック・ジョブまたはトレーニング・ジョブの処理方法をオプションで指定できます。 ジョブの終了を待機するか、ジョブをキャンセルしてパイプラインを停止するか、キャンセルせずにすべてを停止するかを指定する必要があります。 「パイプラインの終了」ノードのオプションを指定します。

AutoAI エクスペリメントの更新

バッチ・デプロイメントの更新

以下のパラメーターを使用して、バッチ・デプロイメントを更新します。

デプロイメント・スペースの更新

スペースの詳細を更新します。

オンライン・デプロイメントの更新

これらのパラメーターを使用して、オンライン・デプロイメント (Web サービス) を更新します。

削除

以下を削除できます：

• AutoAI エクスペリメント
• バッチ・デプロイメント
• デプロイメント・スペース
• オンライン・デプロイメント

項目ごとに、削除する資産を選択します。

AutoAI エクスペリメントの実行

AutoAI experiment パイプラインおよびモデルをトレーニングし、保管する。

Bash スクリプトを実行する

インライン Bash スクリプトを実行して、パイプラインの機能またはプロセスを自動化します。 Bash スクリプト・コードを手動で入力することも、リソース、パイプライン・パラメーター、または別のノードの出力から bash スクリプトをインポートすることもできます。

また、Bash スクリプトを使用して、大きな出力ファイルを処理することもできます。 例えば、大きなコンマ区切りリストを生成し、それをループを使用して反復することができます。

以下の例では、ユーザーがインライン・スクリプト・コードを手動で入力しました。 このスクリプトは、 cpdctl ツールを使用して、設定された変数タグを持つすべてのノートブックを検索し、結果を JSON リストに集約します。 このリストは、検索から返されたノートブックの実行など、別のノードで使用できます。

バッチ・デプロイメントの実行

選択したデプロイメント・ジョブを実行するようにこのノードを構成します。

Data Refinery ジョブの実行

このノードは、指定された Data Refinery ジョブを実行します。

Notebook ジョブの実行

これらの構成オプションを使用して、パイプラインでの Jupyter Notebook の実行方法を指定します。

パイプライン・コンポーネントの実行

Python スクリプトを使用して作成された再使用可能なパイプライン・コンポーネントを実行します。 詳しくは、 カスタム・コンポーネントの作成を参照してください。

• パイプライン・コンポーネントが使用可能な場合、ノードを構成すると、使用可能なコンポーネントのリストが表示されます。
• 選択するコンポーネントは、ノードの入出力を指定します。
• コンポーネントをノードに割り当てた後は、そのコンポーネントを削除したり変更したりすることはできません。 ノードを削除して、新しいノードを作成する必要があります。

パイプライン・ジョブの実行

ネストされたパイプライン・ジョブを収容パイプラインの一部として実行するには、パイプラインを追加します。 これは、再使用可能なプロセスを複数のパイプラインに追加する方法です。 包含パイプライン内のノードの入力として実行される、ネストされたパイプラインからの出力を使用できます。

SPSS Modeler ジョブの実行

これらの構成オプションを使用して、パイプラインでの SPSS Modeler の実行方法を指定します。