モデルの評価を有効にするには、機械学習プロバイダーによってホストされているデプロイメントをWatson OpenScale Insightsダッシュボードに追加する必要があります。 デプロイメントを追加するには、 「ダッシュボードに追加」 をクリックして、モデルの詳細を指定する一連のステップをガイドするウィザードを開きます。
以下のセクションでは、デプロイメントを追加するために必要な手順について説明します：
モデルのロケーションの選択
使用可能なデプロイメント・スペースまたは機械学習プロバイダーのリストから選択して、モデルの場所を指定できます。
watsonx.aiRuntime デプロイメントの場合、機械学習プロバイダに関連付けられていないデプロイメントスペースを選択すると、デプロイメントのリストが表示される前に、ウィザードの「新しいプロバイダの追加」タブで新しいプロバイダを追加する必要があります。
デプロイ済みモデルの選択
評価するデプロイメントを選択します。 
デプロイメントのリストを提供しないカスタム機械学習プロバイダーを選択する場合は、デプロイメントの名前と説明を指定する必要があります。 スコアリング・エンドポイントを指定することもできます。
モデル情報の提供
実稼働前の配置を追加していない場合は、モデル トランザクションと評価結果を保存する場所を選択する必要があります。
実稼働前の配置を追加した場合、実稼働配置を追加するときにストレージの場所を 指定する必要はありません。
配置が使用するデータのタイプと、モデルを構築するために使用するアルゴリズ ムのタイプを指定する必要があります。 一部のモデルのデプロイメントでは、デプロイメントから利用可能なメタデータに応じて、これらの詳細が自動的に検出されます。 デプロイメント・リストからデプロイメントを選択した場合は、モデル・エンドポイントが自動的に指定されます。 実動デプロイメントを追加する場合は、既存の実動前デプロイメントからこれらの設定をインポートできます。
モデル・サマリーの確認
配置から検出されたモデルの詳細の概要が表示されます。 必要な詳細がすべて自動的に検出されたら、Finishをクリックして評価の設定を開始できます。 詳細を編集して変更することもできます。
必要なモデルの詳細がすべて自動的に検出されない場合は、「Save and continue（保存して続行）」をクリックして、評価を有効にするための詳細を手動で入力し、ガイド付きセットアップを続行する必要があります。
詳しくは、「 モデルの詳細の提供」を参照してください。
次のステップ
親トピック: モデル評価の準備