Erstellen einer Databricks MLflow-Verbindung

Configuration: Wählen Sie die Version von Databricks MLflow aus, die von Ihrem Modell verwendet wird. Folgende Optionen sind verfügbar:

• MLflow 1.0: Das Modell wird mit Databricks MLflow 1.x erstellt.

• MLflow 2.0: Das Modell wird mit Databricks MLflow 2.x erstellt.

  Informationshinweis Für mit Databricks MLflow 2.0 (Versionen 2.x) erstellte Modelle werden die Daten im JSON-Format „dataframe_split“ an Databricks gesendet. Dies ist das bevorzugte Format für strukturierte Daten in Databricks MLflow.

Model URL: URL für die Databricks MLflow-Plattform, auf der das Databricks MLflow-Modell bereitgestellt wird.

Stellt das Databricks-API-Token bereit.

Alle Modelle in Databricks MLflow werden mit aktivierter Databricks-tokenbasierter Authentifizierung authentifiziert. Dafür muss ein API-Token generiert werden, das Zugriff auf die Modellressource hat.

Name der zurückgegebenen Tabelle: Name der vom bereitgestellten Modell für maschinelles Lernen zurückgegebenen Tabelle.

• Alle verfügbaren Felder laden: Aktiviert das Laden aller verfügbaren Felder, die vom Endpunkt für maschinelles Lernen zurückgegeben werden. Wenn Sie diese Option deaktivieren, können Sie die Tabellenfelder und -werte angeben, die in die App geladen werden sollen.

  Beim Entwickeln von Apps wird empfohlen, zuerst alle Felder zu laden, die vom Modellendpunkt zurückgegeben werden, und dann gegebenenfalls die Felder zu entfernen, die für die Analyse in der App nicht benötigt werden.

• Tabellenfelder (JMESPath): Die Tabellenfelder können angegeben werden, indem Folgendes hinzugefügt wird:

  • Name: der Name der Tabelle, die in die App geladen wird.

  • Wert: der Name der Antwortzeile im JSON-Antwort-Array.

  Die JMESPath-Abfragesprache kann verwendet werden, um das JSON-Antwort-Array zu analysieren.

• Zuordnungsfeld: Ein Feld aus der Eingabedatentabelle, das einen eindeutigen Identifikator enthält.

  Dieses Feld muss in die Datenquelle eingeschlossen werden, wenn eine Endpunktanforderung gestellt wird, damit die zurückgegebene Ergebnistabelle mittels eines Schlüssels mit der Quellfeldtabelle verknüpft wird. Das festgelegte Feld wird als Feld in der Antwort zurückgegeben und ermöglicht, dass die Prognosen mit den Quelldaten im Datenmodell verknüpft werden. Dabei kann es sich um ein beliebiges Feld mit einer eindeutigen ID aus den Quelldaten oder als Teil des Tabellenladevorgangs handeln.

• Zuordnungsfeld senden: Bei Auswahl wird das als Zuordnungsfeld angegebene Feld sowohl an Qlik Sense zurückgegeben als auch in die Felder eingeschlossen, die an den Endpunkt gesendet werden.

  Wenn das Feld zu den Quelldaten gehört und vom Modell erwartet wird, muss es an das Modell gesendet werden, indem Sie Send Association Field aktivieren.