Verwenden mehrerer Modelle in der ML-Bereitstellung

Sie können mehrere Modelle in Ihrer ML-Bereitstellung bereitstellen, auch Modelle aus verschiedenen Experimenten. Nachdem Sie Modelle aus Experimenten bereitgestellt haben, verwenden Sie das Fenster Bereitstellbare Modelle in der ML-Bereitstellung, um dynamische Vorhersage-Workflows zu konfigurieren. Bei der Erstellung von Vorhersagen wird das von Ihnen verwendete Modell als Alias referenziert. Dieses System von Aliassen ermöglicht es Ihnen, Modelle im Laufe der Zeit zu ersetzen, ohne eine neue ML-Bereitstellung erstellen zu müssen, und erleichtert auch das vergleichende Testen der Modellleistung mit Produktionsdaten.

Modell-Aliasse werden sowohl in Stapelvorhersage- als auch in Echtzeitvorhersage-Workflows verwendet. Weitere Informationen finden Sie unter:

• Konfigurieren von Modell-Aliassen für Stapelvorhersagen

• Arbeiten mit Modell-Aliassen in Echtzeitvorhersagen

Was sind Modell-Aliasse?

Jedes Modell, das Sie der ML-Bereitstellung hinzufügen, wird als Modell-Alias referenziert. Ein Alias ist eine dynamische Sammelbox innerhalb der ML-Bereitstellung, die Qlik Predict anweist, Vorhersagen mit einem Modell in der Bereitstellung durchzuführen. Innerhalb des Alias können die Modelle geändert werden, sodass veraltete Modelle leicht ersetzt werden können. Pro Modell-Alias kann ein Modell hinzugefügt werden. Mithilfe von Aliassen können Sie Modelle innerhalb eines Vorhersagegenerierungs-Workflows problemlos wechseln, ohne dass Sie Vorhersagekonfigurationen bearbeiten, eine neue ML-Bereitstellung erstellen oder API-Aufrufe aktualisieren müssen.

Jede ML-Bereitstellung hat einen Standard-Alias. Der Standard-Alias kann nicht gelöscht oder umbenannt werden, aber Sie können das Modell, das mit ihm für die Erstellung von Vorhersagen verwendet werden soll, leicht wechseln. Wenn Sie keinen Alias angeben, der in den Vorhersagen Ihrer ML-Bereitstellung verwendet werden soll, wird der Standard-Alias verwendet.

Einer ML-Bereitstellung können bis zu 10 Aliasse hinzugefügt werden, einschließlich des Standard-Alias.

Anwendungsfälle für Modell-Aliasse

• Ersetzen veralteter Modelle durch neu trainierte Modelle im Laufe der Zeit, ohne dass Aktualisierungen der Vorhersagekonfigurationen oder API-Aufrufe erforderlich sind.

• Testen und Vergleichen der Leistung verschiedener Modelle mit denselben Produktionsdaten, ohne mehrere ML-Bereitstellungen erstellen zu müssen.

• Verwenden einer einzigen Bereitstellung zum Generieren von Vorhersagen aus verschiedenen Modellen in Abhängigkeit von bestimmten Bedingungen.

Überlegungen zur Bereitstellung von Modellen für ML-Implementierungen

Beim Hinzufügen von Modellen zu einer ML-Bereitstellung können die Modelle aus verschiedenen ML-Experimenten stammen, die sich in unterschiedlichen Bereichen von Qlik Cloud Analytics befinden können. Berücksichtigen Sie Folgendes:

• Um ein Modell zu einer ML-Bereitstellung hinzuzufügen, muss das Modell denselben Experimenttyp (Binärklassifikation, Mehrklassen-Klassifikation oder Regression) haben wie das Modell im Standard-Alias.

• Wenn das Modellschema und die Anwendungsdaten nicht kompatibel sind, können Vorhersagen (Stapel, Echtzeit, direkte API oder konnektorbasiert) nicht erfolgreich ausgeführt werden.

• Für die Benutzer, die Modelle zu Bereitstellungen hinzufügen, sowie für die Arbeit mit Modell-Aliassen (z. B. Hinzufügen, Umbenennen und Löschen von Aliassen) sind bestimmte Berechtigungen erforderlich. Weitere Informationen finden Sie unter Berechtigungen.

Arbeiten mit Aliassen

Sie arbeiten mit Aliassen im Fenster Bereitstellbare Modelle innerhalb der ML-Bereitstellung. Der Bereich Bereitstellbare Modelle bietet eine intuitive Benutzeroberfläche zum Ziehen und Ablegen für Modellzuweisungen.

Wenn Sie mit den Änderungen in Bereitstellbare Modelle fertig sind, klicken Sie auf Änderungen speichern in der oberen rechten Ecke der Benutzeroberfläche.

Das Hinzufügen neuer Aliasse ist optional. Wenn Sie für Ihre Arbeit nicht mehrere Aliasse benötigen, können Sie nur mit dem Standard-Alias arbeiten und nur mit diesem Alias zwischen den Modellen wechseln.

Erste Schritte

Bevor Sie Modelle zu Aliassen zuweisen können, müssen Sie alle erforderlichen Modelle für die ML-Bereitstellung bereitstellen. Dieser Prozess wird in dem ML-Experiment durchgeführt, in dem jedes Modell trainiert wurde. Informationen finden Sie unter Bereitstellen von Modellen.

Hinzufügen eines Alias

Erstellen Sie zunächst einen leeren Alias.

Gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Öffnen Sie in der ML-Bereitstellung das Fenster Bereitstellbare Modelle.

2. Klicken Sie unter Verfügbare Modelle auf Alias hinzufügen.

3. Klicken Sie auf Änderungen speichern in der oberen rechten Ecke der Benutzeroberfläche.

Alternativ klicken Sie auf neben einem Modell unter Alle Modelle in der Bereitstellung und wählen Sie Zu neuem Alias hinzufügen aus.

Zuweisen eines Modells zu einem Alias (einschließlich des Standard-Alias)

Nachdem Sie den Alias hinzugefügt haben, müssen Sie ihm ein Modell zuweisen. Mit diesem Workflow können Sie auch dem Standard-Alias ein anderes Modell zuweisen.

Gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Suchen Sie unter Alle Modelle in der Bereitstellung das Modell, das Sie dem Alias zuweisen möchten.

2. Ziehen Sie das Modell neben dem Modellnamen auf den Alias.

   Klicken Sie alternativ auf neben dem Modell und wählen Sie Zu <Alias-Name> hinzufügen oder Zu Standard-Alias wechseln, um das dem Standard-Alias zugewiesene Modell zu ersetzen.

3. Klicken Sie auf Änderungen speichern in der oberen rechten Ecke der Benutzeroberfläche.

Umbenennen und Löschen von Aliassen

Sie können jeden Alias mit Ausnahme des Standard-Alias umbenennen und löschen.

Gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Öffnen Sie in der ML-Bereitstellung das Fenster Bereitstellbare Modelle.

2. Klicken Sie auf neben dem Modell-Alias und wählen Sie Umbenennen oder Löschen aus.

3. Klicken Sie auf Änderungen speichern in der oberen rechten Ecke der Benutzeroberfläche.

Berechtigungen

In diesem Abschnitt erfahren Sie, welche Berechtigungen Sie benötigen, um Aktionen im Zusammenhang mit der Bereitstellung von Modellen und Aliassen durchzuführen.

Weitere Informationen zu Qlik Predict-Berechtigungen finden Sie unter Wer kann mit Qlik Predict arbeiten.

Bereitstellen und Entfernen von Modellen aus einer ML-Bereitstellung

Arbeiten mit Modell-Aliassen

Die Arbeit mit Modell-Aliassen umfasst das Erstellen, Löschen und Umbenennen von Aliassen. Um diese Aktionen durchzuführen, benötigen Sie:

• Professional- oder Full User-Berechtigung

• Sicherheitsrolle Automl Experiment Contributor

• Erforderliche Bereichsrolle im Bereich der ML-Bereitstellung

  • Für die Bereitstellung in freigegebenen Bereichen eine der folgenden Rollen:

    • Besitzer (des Bereichs)

    • Kann verwalten

    • Kann bearbeiten

  • Für die Bereitstellung in verwalteten Bereichen eine der folgenden Rollen:

    • Besitzer (des Bereichs)

    • Kann verwalten