はじめに
AIモデルとAIプロジェクトは、Domoでモデルを保存および管理する場所です。大規模言語モデル（LLM）やデータサイエンス/機械学習（DSML）モデルなどの様々なタイプのモデルや、Domo Jupyterワークスペース、OpenAI、Hugging Faceなどの内外の様々なソースからのモデルを保存できます。 AIモデルを使用すると、Domo内のAIモデルの詳細をレビューし、パフォーマンスを比較できます。このストレージスペースからDomoの様々な部分にAIモデルを展開できます。例えば、Magic ETLの［AIモデル推論］タイルでは、モデルを使用してデータを変換できます。［AIモデル推論］タイルの詳細については、 こちら を参照してください。 AIプロジェクトを使用すると、既存のモデルを含む新しいプロジェクトを作成できます。プロジェクトとは、異なるモデルを比較して対照し、異なるモデルメトリクスをすばやく可視化できるモデルの集合です。 ヒント： モデルをプロジェクトに追加する前に、そのモデルをDomoインスタンスに追加する必要があります。方法については、下の「 モデルを追加する 」を参照してください。AIモデル AIプロジェクト
必要な許可
AIモデルとAIプロジェクトにアクセスするには、以下の両方の許可が有効になっている権限が必要です。- AIのサービスモデルを作成する — 新しいモデルを作成し、アクセス可能なモデルを編集、展開、削除できます。
- （管理者のみ） AIサービスを管理する — AIモデルのすべてのモデルとプロジェクト を作成、編集、展開、削除できます。
AIモデルとAIプロジェクトにアクセスする
Domoナビゲーションから ［その他］ > ［Domo AI］ を選択して、Domo AIインターフェースを開きます。 左側のナビゲーションを使用して
［AIモデル］ または 
［AIプロジェクト］ に移動します。
モデルを追加する
Domoの内部ツールまたはサードパーティのソースを使用して、AIモデルにモデルを追加できます。サードパーティモデルを追加する
注記： サードパーティのソースでいずれかのモデルを追加するには、ユーザーまたは組織がDomoアカウントを持っている必要があります。 アカウント の設定方法を確認してください。
- AIモデルにアクセスします 。
-
［AIモデル］ ページで、 ［モデルを追加］ を選択します。
モデルインポートモーダルが表示されます。
-
モーダルで説明されている以下の手順に従います。手順が完了したら、 ［次のステップ］ を選択して次に進みます。
いつでも ［戻る］ を選択して前の手順に戻ったり、 ［キャンセル］ を選択してモーダルを終了できます。
- ［アダプターを選択］ — アダプターは、モデルのサードパーティのソースです。
- ［アカウントを選択］ — ユーザーまたは会社が、Domoと統合されたモデルのサードパーティのソースのアカウントを持っている必要があります。
- ［モデルをインポート］ — そのソースの使用可能なモデルのリストからインポートするモデルを選択します。
-
［タスクを設定］ — 以下の項目を指定します。
- 一般的なモデル機能がリスト表示された ［タスク］ ドロップダウンからモデルタスクを選択します。使用可能なタスクは、モデルアカウントによって決まります。 ［タスクタイプ］には、［Binary Classification］、［Chat Completion］、［Classification］、［Image Generation］、［Regression］、［Summarization］、［Task Planning］、［Text Embedding］、［Text Generation］、［Others］などがあります。
- ［スキーマ］ ドロップダウンから［入力］または［出力］を選択します。
-
［メディアタイプ］ ドロップダウンから［CSV］または［JSON］を選択します。
以下の図では、［タスクタイプ］は［チャット完了］、［スキーマ］は［入力］、［メディアタイプ］は［JSON］です。
モーダルのこのセクションには、 選択した アダプター アカウントから取り込まれるモデルメトリクスとハイパーパラメーターのプレビューが含まれています。
-
（オプション） ［+新規追加］ を選択して、新しい入力/出力値の行をスキーマに追加します。
［コードエディターで表示］ — ［コードエディターで表示］ スイッチを切り替えると、モデルを定義するバックエンドコードが表示されます。コードエディターから直接コードを編集して、モデルスキーマを自動更新することができます。 ［スキーマを更新］ を選択して変更を保存します。
-
［設定］ — 必要な情報を入力します。注意事項は以下の通りです。
- モデルタスクは、このモーダルの手順1で選択したアダプターにもとづいて自動的に選択されます。ドロップダウンから新しいタスクタイプを選択すると、選択したオプションを上書きできます。
- ［最大トークン数］ は、モデルが1回のインタラクション（入力プロンプト+出力）で処理できるトークンの最大数です 。 トークン は、モデルを識別するために使用される一連の文字です。
- （オプション） ［作成後にプロジェクトに追加する］ チェックボックスをオンにすると、モデルを追加するプロジェクトを選択できる ［プロジェクトを管理］ モーダルが開きます。 以下のAIプロジェクトの詳細については、 こちら を参照してください。
モデル情報を確認する
［AIモデル］ ページに、アクセスできる各モデルについて以下の情報が表示されます。- モデル名、説明、所有者、作成日。
- モデルが追加されているプロジェクトの数。
- モデルのエンドポイントの現在のステータス。詳細については、「 モデルのエンドポイントを操作する 」を参照してください。
-
モデルに関連付けられたメトリクス。メトリクスの詳細については、
詳細ビュー の説明を参照してください。
注記： モデルにフィルターをかける際、 ［ホストコンテキストのタイプ］ フィルターは、モデルのソースを参照します。
セクション | 説明 | 画像 |
|---|---|---|
メトリクス | ここに表示されるメトリクス名、値、標準偏差の値は、モデルがサードパーティのソースから取り込まれたときに、モデルの初期トレーニング訓練中に作成されます。モデルの値とその他の結果は、最初はモデルのトレーニングで使用されるサンプルデータと比較されます。 ［標準偏差］ 列は、モデルに出力として含まれていない場合でも表示されます。 |
|
ハイパーパラメーター | これらの値は、最初のモデルのトレーニング中に作成され、通常は制限、上位の値、バリエーション、Domoの外部で行われたモデル設定などの項目が含まれます。 |
|
モデル情報 | これらの値には、モデルがトレーニングを受けた機械学習アルゴリズム、Domoのほかのエリアでモデルのエンドポイントを実行するために使用されたモデルID、スナップショットが存在する場合はスナップショットデータ、モデルジョブの名前とリンク（モデルがDomoで作成された場合）が含まれます。 |
|
モデルスキーマ | これらの値には、モデルに割り当てられたタスク、入力タイプ、入力スキーマ、出力タイプ、出力スキーマが含まれます。 入力と出力の両方について ［スキーマを編集］ を選択して、スキーマでこれらを更新します。スキーマを編集する方法については、 こちら を参照してください。 |  |
スキーマを編集する
［モデルスキーマ］ のモデル詳細ビューで、入力スキーマと出力スキーマの両方について ［スキーマを編集］ を選択して、 ［スキーマを編集］ モーダルで変更を加えることができます。
スキーマのプロパティを表示する
スキーマ内の任意の行について、
アクションメニュー > ［プロパティを表示］ を選択し、各入力の説明、値、配列プロパティを表示します。これらのプロパティは、モデルスキーマとモデルのトレーニング方法にもとづいています。
スキーマを編集する
スキーマ内の任意の行について、
アクションメニュー > ［編集］ を選択し、その入力/出力の名前、デフォルトの値、データタイプ、説明、値を変更します。
使用可能なデータタイプは、［Array］、［Boolean］、［Date］、［Datetime］、［Decimal］、［Double Long］、［Numeric］、［Object］、［String Types］です。
受け入れられる入力値と出力値は、 モデルスキーマとデータのトレーニング方法に依存します。
新しい入力/出力を追加する
［スキーマを編集］ モーダルで、 ［+新規追加］ を選択すると、新しい入力/出力値行をスキーマに追加し、そのプロパティを編集できます。入力/出力を削除する
スキーマ内の任意の行について、
アクションメニュー > ［削除］ を選択し、リストから入力/出力を削除します。 ［スキーマを更新］ を選択した場合、入力/出力は完全に削除されます。この操作を取り消すことはできません。
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モデルのエンドポイントを操作する
エンドポイント情報とインターフェースのテストは、モデルの 詳細 の ［エンドポイント］ タブで使用できます。
エンドポイントを開始および停止する
［エンドポイント］ タブからエンドポイントを開始および停止すると、Magic ETLなど、エンドポイントが使用されているDomoのほかの場所でもエンドポイントが開始および停止します。エンドポイントのステータスが ［エンドポイントを開始］/［エンドポイントを停止］ コントロールの横に表示されます。
エンドポイントをテストする
［エンドポイント］ タブの ［エンドポイントをテストする］ セクションでは、入力および出力テキストを入力し、モデルでテストを実行できます。エンドポイントテストについて、テスト出力のコピー、スキーマの表示、モデルコードスニペット の表示を行うこともできます。
- ［コードスニペット］ を選択して、モデルコードスニペットを表示するモーダルを開きます。
- ドロップダウンからコード言語を選択します。
- ［コードをコピー］ を選択して、 コードスニペットをマシンにコピーします 。
-
コードを更新するには、コードボックスを直接修正することで変更を加えます。
エンドポイントログを表示する
［エンドポイントログ］ タブは、 モデルのエンドポイントを開始したか、現在実行している場合にのみ表示されます。 このタブには、実行済みまたは実行中のモデルのエンドポイントのイベント情報が表示されます。
モデルへのアクセスをシェアする
［AIモデル］ ページで、
アクションメニュー > ［権限を管理］ を選択します。
ドロップダウンを使用して、ユーザー/グループに以下のレベルのアクセス権を割り当てます。
- ［実行可能］ — モデルを表示および実行できるアクセス権を付与します。
- ［シェア可能］ — モデルを表示、実行、インスタンス内のほかのユーザーとシェアできるアクセス権を付与します。
-
［管理者］ — モデルを表示、実行、シェア、削除、更新できるアクセス権を付与します。
Magic ETLにモデルを展開する
［AIモデル］ ページから
アクションメニュー > ［ETLにデプロイする］ を選択して、Magic ETLにモデルを展開します。
［AIモデル推論］タイルが展開された状態で、 Magic ETLキャンバスが開きます。［AIモデル推論］タイルの詳細については、 こちら を参照してください。
モデルを削除する
アクセスできるモデルを ［AIモデル］ ページから削除するには、
アクションメニュー > ［削除］ を選択します。この操作を取り消すことはできません。
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プロジェクト情報を表示する
［AIプロジェクト］ ページ では、アクセスできるすべてのプロジェクトの名前、説明、所有者、作成日、最終更新日を表示できます。リストからプロジェクトを選択すると、詳細ビューが開き、 モデルを比較 できます 。 アクセスできるプロジェクトがまだない場合は、以下に示す新しいプロジェクトの作成方法を参照してください。プロジェクトを作成する
DomoのAutoML機能を使ってプロジェクトをAIプロジェクトに追加するか、カスタムプロジェクトを作成します。Domo AutoMLの詳細については、 こちら をご覧ください 。AutoMLを使用してプロジェクトを作成する
Domo AutoMLを使用して新しいプロジェクトを作成するには、次の手順に従います。- AIプロジェクト にアクセスします。
- ［新規プロジェクト］ を選択し、 ［新規プロジェクトを作成］ モーダルを開きます。
-
モーダルで、 ［AUTOMLにリダイレクト］ を選択します。
-
ドロップダウンを使用して、プロジェクトを作成するDataSetを選択し、 ［DataSetを開く］ を選択します。
DataSetの ［AutoML］ タブが開きます。
-
［利用を開始］ を選択します。
-
予測するDataSetの列とタスクタイプを選択します。タスクには次の4つのタイプがあります。
- ［自動（推奨）］— このタイプでは、データに基づいて最適なタスクを使用します。
- ［回帰］— このタイプでは、収益などの数値を測定します。
- ［バイナリ分類］— このタイプでは、顧客離れなどのブールデータを分類します。
- ［多クラス分類］— このタイプでは、業界、技術、財務などのデータグループを分類します。
-
［訓練を開始］ を選択します。 AutoMLがデータを使用して学習モデルを訓練およびテストしているとき、タイマーが表示されます。訓練のステージの詳細については、 こちら を参照してください。
カスタムプロジェクトを作成する
以下の手順で新しいカスタムプロジェクトを作成します。- AIプロジェクト にアクセスします。
- ［新規プロジェクト］ を選択し、 ［新規プロジェクトを作成］ モーダルを開きます。
-
モーダルで、 ［カスタムプロジェクト］ を選択します。
- プロジェクトに名前を付け、オプションの説明を入力します。
-
［+ 既存のモデルを追加］ を選択して、モデルをプロジェクトに追加します。
- ［新規プロジェクトを作成］ を選択して、プロジェクトを ［AIプロジェクト］ ページに追加します 。
AIプロジェクトにモデルを追加する
［AIモデル］ ページでは、
アクションメニュー > ［プロジェクトを管理］ を選択して1つまたは複数のプロジェクトにモデルを追加し、 ［プロジェクトを管理］ モーダルを開くことができます。
このモーダルで、既存のプロジェクトにモデルを追加または削除して、変更を保存できます。
モデルを比較する
［AIプロジェクト］ リストからプロジェクトを選択すると、プロジェクトの詳細ビューが開きます。ここでは、最大10のモデルと合計10のメトリクスを比較できます。使用可能なメトリクスは、プロジェクトに導入されたモデルと、それらが最初にどのようにトレーニングされたかによって異なります。 プロジェクトの詳細ビューには、比較するメトリクスが表示される ［メトリクスの比較］ セクションと、プロジェクト内の各モデルに関する基本情報が表示される モデルリスト が含まれています。 モデルを選択すると、その他の 詳細 情報が表示されます。比較するモデルを選択する
モデルリスト で、比較する各モデルのチェックボックスをオンにします（最大10個まで選択できます）。
