> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.sambanova.ai/docs/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# DataRobot

[DataRobot](https://www.datarobot.com/) は、組織が予測 AI や生成 AI モデルを大規模に構築・デプロイ・ガバナンス管理できるエンタープライズ AI プラットフォームです。カスタム LLM デプロイメント、RAG ブループリント、エージェント型ワークフローなど、モデルライフサイクル管理のためのエンドツーエンド環境を提供します。

## 概要

SambaNova モデルは、カスタム管理 LLM として DataRobot Workbench に直接統合できます。接続後は以下が可能になります。

* RAG およびエージェント型ワークフロー内での SambaNova モデルの利用
* Playground チャットからのモデルとの対話
* DataRobot のガバナンスとモニタリング機能によるデプロイメントの一元管理

<Note>
  実装の詳細については、[SambaNova DataRobot 連携ガイド](https://github.com/sambanova/integrations/blob/main/datarobot/README.md) (英語) をご参照ください。
</Note>

## 前提条件

* [SambaCloud](https://cloud.sambanova.ai/?utm_source=datarobot\&utm_medium=external\&utm_campaign=cloud_signup) アカウントおよび [API キー](https://cloud.sambanova.ai/apis?utm_source=datarobot\&utm_medium=external\&utm_campaign=cloud_signup)
* DataRobot Workbench、Console、Registry へのアクセス権

### 必要なファイル

以下のファイルを [SambaNova integrations リポジトリ](https://github.com/sambanova/integrations/tree/main/datarobot)からダウンロードしてください。

* [`custom.py`](https://github.com/sambanova/integrations/blob/main/datarobot/custom.py) — DataRobot の chat / load\_model フックを定義
* [`requirements.txt`](https://github.com/sambanova/integrations/blob/main/datarobot/requirements.txt) — 最小限の依存関係 (`sambanova`, `pandas`)
* [`model-metadata.yaml`](https://github.com/sambanova/integrations/blob/main/datarobot/model-metadata.yaml) — ランタイムパラメータの設定

## セットアップ

<Steps>
  <Step title="カスタムモデルの作成">
    * **Registry → Workshop → + Add Model** に移動します
    * **Proxy** タイプを選択し、ターゲットタイプに `TextGeneration` を指定します
    * `custom.py`、`requirements.txt`、`model-metadata.yaml` の各ファイルをアップロードします
  </Step>

  <Step title="環境のビルド">
    * ベース環境として `[GenAI] Python 3.12 with Moderations` を選択します
    * **Build** をクリックし、「Environment built successfully」と表示されるまで待機します
  </Step>

  <Step title="ランタイムパラメータの設定">
    ランタイムパラメータエディタを開き、以下を設定します。

    * `SAMBANOVA_API_KEY` → SambaNova API トークン
    * `SAMBANOVA_API_BASE` → `https://api.sambanova.ai/v1`
    * `SAMBANOVA_MODEL` → [SambaCloud モデルページ](/docs/ja/models/sambacloud-models)に記載のモデル ID

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/sambanova-systems/Al7Ln4u2kYfZDFqv/images/docs/integrations/datarobot/custom_model.png?fit=max&auto=format&n=Al7Ln4u2kYfZDFqv&q=85&s=90ba94db87bfd0057a97f8479fa2ac13" alt="DataRobot のカスタムモデル設定ページ" width="2346" height="1265" data-path="images/docs/integrations/datarobot/custom_model.png" />
    </Frame>
  </Step>

  <Step title="モデルの登録">
    * **Registry → Models → Register Model** に移動します
    * カスタムモデルのバージョンを選択し、**Register** をクリックします
    * モデルが Registry に **Registered** ステータスで表示されることを確認します
  </Step>

  <Step title="モデルのデプロイ">
    * **Registry → Models → Deploy** に移動します
    * 先ほど登録したカスタムモデルを選択します
    * デプロイメントのステータスが **Active** になるまで待機します

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/sambanova-systems/Al7Ln4u2kYfZDFqv/images/docs/integrations/datarobot/deployment.png?fit=max&auto=format&n=Al7Ln4u2kYfZDFqv&q=85&s=e3403386520c23de1637589340884c0c" alt="DataRobot のモデルデプロイページ" width="1898" height="715" data-path="images/docs/integrations/datarobot/deployment.png" />
    </Frame>
  </Step>

  <Step title="RAG またはエージェント型ワークフローへの接続">
    * **Workbench** で新しい GenAI RAG ユースケースを作成します
    * **Playground → Create LLM blueprint → Add deployed LLM** に移動します
    * 対象のデプロイメント (例: `SambaNova Chat`) を選択します
    * **Chat model ID** に SambaNova モデル名を設定します ([SambaCloud モデルページ](/docs/ja/models/sambacloud-models)を参照)
    * 設定を検証して追加します
    * ベクトルストア、システムプロンプト、履歴管理の設定を構成します
  </Step>
</Steps>

これで、RAG ワークフローは DataRobot の管理されたデプロイメントレイヤーを経由して、SambaNova のライブモデルを利用できるようになりました。

<Frame>
  <img alt="SambaNova モデルを使った DataRobot の RAG Playground" src="https://mintcdn.com/sambanova-systems/Al7Ln4u2kYfZDFqv/images/docs/integrations/datarobot/usage.png?fit=max&auto=format&n=Al7Ln4u2kYfZDFqv&q=85&s=8885e593f35e00df122df54f3a5760c2" width="1468" height="977" data-path="images/docs/integrations/datarobot/usage.png" />
</Frame>

## トラブルシューティング

<AccordionGroup>
  <Accordion title="環境のビルドが失敗する">
    * ベース環境として `[GenAI] Python 3.12 with Moderations` が選択されていることを確認してください
    * 3 つのファイル (`custom.py`、`requirements.txt`、`model-metadata.yaml`) がすべてアップロードされていることを確認してください
    * ビルドログで依存関係の不足によるエラーがないか確認してください
  </Accordion>

  <Accordion title="認証エラーが発生する、またはモデルが応答しない">
    * [SambaCloud ポータル](https://cloud.sambanova.ai/apis?utm_source=datarobot\&utm_medium=external\&utm_campaign=cloud_signup)で `SAMBANOVA_API_KEY` が正しく、有効であることを確認してください
    * `SAMBANOVA_API_BASE` が `https://api.sambanova.ai/v1` に設定されていることを確認してください
    * `SAMBANOVA_MODEL` が [SambaCloud モデルページ](/docs/ja/models/sambacloud-models)に記載の有効なモデル ID と一致していることを確認してください
  </Accordion>

  <Accordion title="デプロイメントが Active ステータスにならない">
    * 数分待ってください。デプロイには時間がかかることがあります
    * DataRobot のデプロイメントログでエラーがないか確認してください
    * ステータスが変わらないままの場合は、再デプロイしてください
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## 参考情報

* [DataRobot GenAI Overview](https://docs.datarobot.com/en/docs/gen-ai/index.html)
* [DataRobot Custom Models API (DRUM)](https://docs.datarobot.com/en/docs/api/reference/drum/index.html)
* [DataRobot GenAI Walkthrough](https://docs.datarobot.com/en/docs/get-started/gs-dr5/genai-walk-basic.html)