Auswählen und Laden von Daten in einer Databricks MLflow-Verbindung

Nachdem Sie eine Verbindung erstellt haben, können Sie Daten auswählen und in eine Qlik Sense Anwendung oder ein Skript laden. Sie laden Daten im Dateneditor oder im Skript.

Bevor eine Verbindung verwendet werden kann, benötigt die Anwendung mindestens eine Quelldatentabelle mit einem eindeutigen Identifikator und Eingabefelder mit den Inhalten, die an die Modelle für Probleme und Aufgaben für maschinelles Lernen gesendet werden. Notieren Sie sich den Namen der Tabelle und des Felds, da Sie diese anschließend im Auswahldialogfeld benötigen.

Gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Öffnen Sie Dateneditor oder Skript.

2. Navigieren Sie im Fenster Datenquellen rechts auf der Seite zur gespeicherten Verbindung und klicken Sie auf . Damit wird der Assistent Daten auswählen geöffnet.

3. Geben Sie eine bezeichnete Tabelle ein, die an die Endpunkte für maschinelles Lernen gesendet wird.

   Die Resident-Tabelle muss der Name der Resident-Tabelle mit Quelldaten sein, die Sie in Ihre Anwendung geladen haben. Sie finden den Namen der Resident-Tabelle in der Datenmodellansicht.

4. Die verfügbare Rückgabetabelle wird automatisch unter Tabellen angezeigt.

   Der Name der Rückgabetabelle ist derjenige, der in der Verbindung konfiguriert wurde.

   • Wählen Sie Alle Felder dynamisch laden aus, wenn Sie alle Felder, die vom Modell zurückgegeben werden, in Ihre Anwendung laden möchten, und wenn Sie die Databricks MLflow-Verbindung zu der Konfiguration Alle verfügbaren Felder laden erstellt haben.

   • Wählen Sie die Namen der Spalten aus, die in die Anwendung geladen werden sollen, wenn die Verbindung ohne die Option Alle verfügbaren Felder laden erstellt wurde.

5. Basierend auf den Auswahlen wird automatisch ein Skript generiert.

   Klicken Sie auf Skript einfügen.

6. Das neue Skript wird im Texteditor angezeigt, muss aber weiter bearbeitet werden.

   Die vollständige Resident-Tabelle wird an Databricks MLflow gesendet und muss alle Felder enthalten, die vom Endpunkt erwartet werden.

7. Laden Sie die Anwendung.

   Bei einem Ladevorgang der Anwendung wird zuerst das Laden der Quelldaten als Resident-Tabelle erwartet, um diese als Eingabe für die an Databricks MLflow-Endpunkte gestellte Anforderung zu verwenden.