IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（6.モデルのデプロイと呼び出し）

#### IBM Cloud Pak for Data の XaaS 版 as a Service の始め方をまとめました。

この記事は主に、<strong>データ利用者側</strong>の操作を説明しています。

#IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（6.モデルのデプロイと呼び出し）

### 目次
1. はじめに
2. AutoAIで作成したモデルをデプロイする


### シリーズ目次
-<strong>管理者向け</strong>
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（1.プロビジョニング編）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/df3467dc4c9919772c63)
-<strong>全員</strong>
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（2.ログイン編）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/457658cf9304e6adff38)
-<strong>データ利用者向け</strong>
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（3.分析環境編）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/d01a1fc4c5ec5068daeb)
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（4.データの前処理編）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/1354e7ecbe2b2fb75b3a)
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（5.モデルの自動作成）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/17ba627abd81d421a8b7)
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（6.モデルのデプロイと呼び出し）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/814b17acb7f8357bdfab)
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（7.ダッシュボードの作成）]
(https://qiita.com/Asuka_Saito/items/79a3b9cd7f65b45d04a3)
-<strong>データ提供者向け</strong>
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（8.カタログの作成）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/3890263e23e4814416a0)
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（9.ビジネス用語の作成）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/bb6d98ff8cb76e3e19a9)
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（10.メタデータのインポート）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/c7de6d112f45ea9dbe3b)
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（11.ビジネス用語の割り当て）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/65da51d93a5433fefbf5)
-<strong>データ利用者向け</strong>
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（12.カタログ検索してデータを見つける）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/acbc313f48044f8b96c0)
-<strong>管理者向け</strong>
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（13.Db2のサービスを追加する）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/373e04aabe9dc173ed51)


-<strong>その他参考</strong>
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（14.GoSalesのデータを使う）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/74a95ed99f6209380b34)
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（15.コールセンターのデータセットを使う）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/8d436e1279e71d76ad4b)
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（16.Modelerフローのサンプルを使ってみる - 薬剤研究例 ）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/44aa14bc12c84bdbed24)
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（17.Db2のサービスへの接続情報を追加する）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/9a486cdad53ab675fa49)
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（18.機能改善やアイディアを投稿する）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/81b60a7c361ae3e0face)
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（19.Modelerフローで不良品件数予測モデルを開発する ）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/6f74dc885f6e54ca0caa)
[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（20.無償プランの枠を使い切った場合）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/1fae6bc10817986095bd)


### 1. はじめに 

この記事では、前回までに作成したAutoAIのモデルをCloud Pak for Data内にデプロイして、外部から呼び出して利用する方法をご案内します。

事前に、[IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（5.モデルの自動作成）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/17ba627abd81d421a8b7)が完了していることが前提となります。

### 2. AutoAIで作成したモデルをデプロイする
2-1. IBM Cloud Pak for Data as a Serviceにログインし、TOPページを表示します。
すでに、 [IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（3.分析環境編）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/d01a1fc4c5ec5068daeb)
でプロジェクトを作成している場合は、「最近使用したプロジェクト」にプロジェクト名が表示されますので、クリックします。
![4-2-1.DR.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/f7db842f-9512-6196-da10-da9320de9bd1.png)

2-2. [IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（5.モデルの自動作成）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/17ba627abd81d421a8b7)が完了している場合、資産タブに「Watson Machine Learning モデル」として「不良品予測 - P3 GradientBoostingRegressorEstimator」が追加されているかと思います。
このモデルの右端を右クリックし「プロモート」を選択します。
![6-2-1.DP.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/174f0882-22be-f1b4-02cd-921215a9e07f.png)

2-3. ターゲット・スペースで「プロモート先にするスペースがありません」と表示された場合、新規にスペースを作成します。右側にある「新しいスペース」をクリックします。
![6-2-2.DP.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/1605b3a8-731e-a872-faf4-b971c0ae08e0.png)


2-4. 名前を入力します。
![6-2-3.DP.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/9b3484b3-2905-587f-8058-2a4bf1930b20.png)
「機械学習サービスの選択」で　Watson Machine Learningを選択し、「作成」をクリックします。
![6-2-4.DP.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/26f8309c-e0cc-d6c6-baa5-266965ca08f4.png)


2-5. 準備完了と表示されましたら、閉じるをクリックします。
![6-2-5.DP.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/c807d06a-d3aa-9b91-00f4-a57d63967072.png)

2-6. プロモートをクリックします。
![6-2-6.DP.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/77715575-3758-6d8c-4960-26a2b174fc44.png)

2-7. プロモートが完了したら、左のメニューから「デプロイメントスペース>全てのスペースの表示」をクリックします。
![6-2-7.DP.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/c8d85a7c-35ff-ee6f-38e0-b13db543332a.png)

2-8. スペースタブをクリックすると、先ほど作成したデプロイメントスペースが表示されているのでクリックします。
![6-2-8.DP.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/782dfbd5-e2e0-9725-7f8e-571d37f11509.png)

2-9. デプロイをクリックします。
![6-2-10.DP.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/d50b5708-f335-e87d-9bfd-759e7d0f6b16.png)

2-10. オンラインかバッチかを選択します。ここではオンラインを選択します。名前を入力し「作成」をクリックします。
![6-2-11.DP.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/ad0c8acc-90ea-06f5-3c03-8d7ef6abd6b7.png)

2-11. デプロイメントタブに移り、デプロイメントの名前をクリックします。
![6-2-12.DP.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/b1139c19-21c2-3e4b-4e25-dc805f42b7df.png)

2-12. 外部のアプリケーションから呼び出すためのソースコードのサンプルを確認できます。このコードを使って、実際の業務アプリと連携してアプリケーションにモデルを組み込んでいくことができるようになります。
![6-2-13.DP.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/493c318f-2723-2f17-982f-a3e4024d1550.png)

2-13. 実際に、モデルを試してみたい場合はテストタブに移動し、値を入力して、「予測」します。
この例では、9.2個の不良品が出るという予測となりました。
![6-2-14.DP.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/a87aef80-39ef-06c9-62b1-c0edc2764e95.png)


このようにノンコーディングでデータから、機械学習のモデルを作成し、Cloud Pak for Data 内で実行が可能なため、データからAIへの活用をスムーズに展開していくことが可能となります。

次は、データをグラフ等で可視化するファッシュボードの作成方法をご案内します。次回（IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（7.ダッシュボードの作成））