SAS® Open Model Managerの特長

モデルの登録

  • あらゆるタイプのモデルのための「セキュリティ、信頼性、バージョン管理機能を完備したストレージ」を提供
  • いったんモデルをインポートした後は、モデルに関連付けられている属性(アセットの種類、アルゴリズム、入力変数/出力変数、ターゲット変数、モデルIDなど)や、ユーザー定義のプロパティや編集可能キーワードを用いて、モデルの検索、並べ替え、条件抽出を実行することが可能
  • 一般的なプロパティをモデルやプロジェクトの一覧表示時の列として追加(例:モデル名、役割、アルゴリズムの種類、修正日、修正者、リポジトリの場所、説明、バージョン、キーワード(タグ))
  • オープンなREST APIを用いてモデルやモデルスコア関連ファイルにアクセス
  • Pythonモデルのスコアリングやパブリッシュを直接サポート。Rコードを他のタイプのコードと同じように管理およびバージョン管理することが可能
  • 説明責任性と監査可能性を実現(モデルの作成、プロジェクトの作成とパブリッシュをはじめとする主要アクションのイベント・ログの記録を含む)
  • モデル(環境間での移動に必要な全てのモデル・ファイル・コンテンツを含む)をZIP形式のファイルとしてエクスポート
  • プロジェクト間で容易にモデルをコピーできるため、リポジトリ内でのモデル移動が簡素化

モデルのスコアリング

  • Pythonモデルや他のオープンソース・モデルの組み合わせを同一プロジェクト内に配置し、様々な当てはめ統計量を用いて比較および評価することが可能
  • モデルの個別のバージョンを設定、保守、管理:
    • プロジェクト内でモデルがチャンピオンとして設定された時点、更新された時点、またはパブリッシュされた時点で、そのプロジェクトのチャンピオン・モデルを自動的に新バージョンとして定義
    • プロジェクトのチャンピオン・モデルに対するチャレンジャー・モデルを選択
  • モデルが必要とする入力変数と出力変数を使用して、Pythonモデルや他のオープンソース・モデルのためのテスト用および本稼働用のスコアジョブを定義
  • スコアリング・タスクを作成および実行し、出力データとジョブ履歴の保存場所を指定

モデルの開発

  • 用途に応じて、バッチ処理や業務システムに対して、例えばインデータベース方式やインストリーミング方式で、モデルをパブリッシュすることが可能
  • Pythonモデルや他のオープンソース・モデルを「バイナリやスコアコード・ファイルが組み込まれたラインタイム・コンテナ」にパブリッシュすることが可能。また、ランタイム・コンテナをローカルまたはAWSのDocker環境にプロモートすることが可能

モデルのモニタリング

  • あらゆるタイプのスコアリング・コードを用いて時の経過に沿って、モデルのパフォーマンスをモニタリングすることが可能。以下をはじめとする様々なパフォーマンス・チャートを生成することが可能:
    • 変数分布プロット
    • リフトチャート
    • 安定性チャート
    • ROC曲線
    • K-S(Kolmogorov-Smirnov)チャート
    • Giniインデックス
  • パフォーマンス・モニタリングのための循環実行ジョブや将来のジョブをスケジューリング
  • パフォーマンス・モニタリングのタスクを定義する際は、複数のデータソースとデータの収集期間を指定することが可能

デリバリー

  • 全てのツールを完備した単一のスタンドアロン・コンテナとしてパッケージされ、デリバリーされる
  • コンテナは、そのまますぐにオンサイトに展開可能

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