トレーニングモデルエイリアスを作成または更新（Create or update trained model aliases）

トレーニング済みモデルエイリアスAPIの作成または更新

トレーニング済みモデルエイリアスを作成または更新します。

トレーニング済みモデルエイリアスは、単一のトレーニング済みモデルを参照するために使用される論理名です。

リクエスト

PUT _ml/trained_models/<model_id>/model_aliases/<model_alias>

前提条件

manage_ml クラスター特権が必要です。この特権は、machine_learning_admin ビルトインロールに含まれています。

説明

エイリアスを使用してトレーニング済みモデルの識別子の代わりにすることで、モデルを参照しやすくなります。たとえば、推論集約やプロセッサでエイリアスを使用できます。

エイリアスは一意であり、単一のトレーニング済みモデルのみを参照する必要があります。ただし、各トレーニング済みモデルに対して複数のエイリアスを持つことができます。

APIの制限:

• エイリアスを更新して異なるトレーニング済みモデルIDを参照することは許可されておらず、モデルが異なるタイプのデータフレーム分析を使用している場合は特にそうです。たとえば、回帰分析用のトレーニング済みモデルと分類分析用のトレーニング済みモデルがある場合、エイリアスを一方のタイプのトレーニング済みモデルから別のものに再割り当てすることはできません。
• pytorch モデルとデータフレーム分析モデルからエイリアスを更新することはできません。
• デプロイされた pytorch モデルから現在デプロイされていないモデルへのエイリアスを更新することはできません。

このAPIを使用してエイリアスを更新し、古いトレーニング済みモデルと新しいトレーニング済みモデルの間で共通の入力フィールドが非常に少ない場合、APIは警告を返します。

パスパラメータ

• model_alias
• (必須、文字列) 作成または更新するエイリアス。この値は数字で終わることはできません。
• model_id
• (必須、文字列) エイリアスが参照するトレーニング済みモデルの識別子。

クエリパラメータ

• reassign
• (オプション、ブール値) エイリアスが異なるモデルに既に割り当てられている場合、指定されたトレーニング済みモデルに再割り当てされるかどうかを指定します。エイリアスがすでに割り当てられていて、このパラメータが false の場合、APIはエラーを返します。デフォルトは false です。

例

トレーニング済みモデルエイリアスの作成

次の例は、トレーニング済みモデル (flight-delay-prediction-1574775339910) のエイリアス (flight_delay_model) を作成する方法を示しています:

Python

resp = client.ml.put_trained_model_alias(
   model_id="flight-delay-prediction-1574775339910",
   model_alias="flight_delay_model",
)
print(resp)

Ruby

response = client.ml.put_trained_model_alias(
  model_id: 'flight-delay-prediction-1574775339910',
  model_alias: 'flight_delay_model'
)
puts response

Js

const response = await client.ml.putTrainedModelAlias({
  model_id: "flight-delay-prediction-1574775339910",
  model_alias: "flight_delay_model",
});
console.log(response);

コンソール

PUT _ml/trained_models/flight-delay-prediction-1574775339910/model_aliases/flight_delay_model

トレーニング済みモデルエイリアスの更新

次の例は、エイリアス (flight_delay_model) を異なるトレーニング済みモデル (flight-delay-prediction-1580004349800) に再割り当てする方法を示しています:

Python

resp = client.ml.put_trained_model_alias(
   model_id="flight-delay-prediction-1580004349800",
   model_alias="flight_delay_model",
   reassign=True,
)
print(resp)

Ruby

response = client.ml.put_trained_model_alias(
  model_id: 'flight-delay-prediction-1580004349800',
  model_alias: 'flight_delay_model',
  reassign: true
)
puts response

Js

const response = await client.ml.putTrainedModelAlias({
  model_id: "flight-delay-prediction-1580004349800",
  model_alias: "flight_delay_model",
  reassign: "true",
});
console.log(response);

コンソール

PUT _ml/trained_models/flight-delay-prediction-1580004349800/model_aliases/flight_delay_model?reassign=true