- APIサービスの準備
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概念：リアルタイムAPIの移行
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概念：エンドポイントのとクエリーのエンリッチ化
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ハンズオン：エンドポイントとテストクエリーの作成
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クイズ：APIサービスの準備
- APIサービスのデプロイと監視
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概念：APIデプロイヤー
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ハンズオン：リアルタイム API サービスのデプロイ
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ハンズオン：複数バージョンの API サービスの管理
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API エンドポイントの出力の監視方法
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クイズ：APIサービスのデプロイと監視
- Wrap Up
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コース完了テスト：リアルタイムAPI
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コース完了
リアルタイム API
Dataiku APIノードを使用して、リアルタイムスコアリングのための予測モデルを展開する方法について説明します。
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機械学習モデルを構築し、リアルタイムでの予測の実行に使用する準備が整ったら、モデルを本番環境にデプロイする必要があります。 「リアルタイム API」コースでは、予測エンドポイントを含む API サービスを作成する方法について学びます。その後、API サービスをデプロイ、管理、監視します。その過程で、リアルタイム API デプロイメント向けに用意された Dataiku のさまざまな機能について学びます。 |
学習目標
このコースを修了すると、次のことができるようになります。
1 - API エンドポイントの作成、クエリーのテスト、クエリーのエンリッチ化
2 - API デプロイヤーを通した API サービスのデプロイ
3 - 複数バージョンの API サービスの管理
4 - Dataiku のイベントサーバーを使用した API エンドポイントの応答の監視
コースの属性
| コースのタイトル | リアルタイム API |
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対象者 |
Dataiku の上級ユーザー |
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アクセスレベル |
無料/登録に含まれている |
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完了までの推定所要時間 |
75 分 |
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完了基準 |
コースのチェックポイントの 80% に合格する |
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補足資料（あり/なし） |
なし |
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前提となる知識 |
コアデザイナー、MLプラクティショナー、アドバンスデザイナーの学習パスをお勧めします。 MLOps の学習パスの「本番稼働の概念」コースおよび「本番稼働に向けた準備」コースもお勧めします。 |
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前提となる技術 |
Dataiku（10.0 以上）Business または Enterprise ライセンス。 無料版および無料トライアルは、完全には対応していません。 すべての技術的な前提条件についてはこちらをご覧ください。 |
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コースに関する注記 |
スクリーンキャストでは Dataiku 10.0 を使用します。 |