Administrar Qlik Predict

Los recursos de Qlik Predict y permisos de los usuarios pueden administrarse en el centro de actividades Administración.

La administración de Qlik Predict implica lo siguiente:

Ver y administrar recursos y tareas de ML, incluida la activación y desactivación de modelos para hacer predicciones. Esto se configura en la sección Qlik Predict del centro de actividades Administración.
Controlar el acceso y los permisos de los usuarios para trabajar con los recursos de Qlik Predict. Esto se configura en la sección Administrar usuarios del centro de actividades Administración.
Supervisar el consumo de los recursos de ML asignados para la suscripción. Supervise las métricas de consumo en las secciones Inicio y Qlik Predict del centro de actividades de Administración.
Generación de informes de entrenamiento para modelos entrenados con Qlik Predict.

Para obtener información sobre cómo crear experimentos e implementaciones, consulte Aprendizaje automático o Machine Learning con Qlik Predict.

Tipos de administradores de Qlik Predict

Varios permisos autorizan a un usuario a realizar acciones de administrador relacionadas con Qlik Predict. Se puede aplicar más de uno de estos permisos a un mismo usuario. La lista a continuación describe cada escenario posible de usuario para administrar Qlik Predict:

Administradores de un espacio empresarial inquilino: usuario con el rol Tenant Admin.
Administradores de análisis: usuarios con el rol Analytics Admin.
Administradores aprobadores de modelos: usuarios que pueden activar y desactivar modelos y realizar otras acciones de Qlik Predict en el centro de actividades Administración. Se trata de usuarios que tienen el permiso Aprobar y rechazar modelos de ML en Permitido.
Administradores de Qlik Predict: usuarios que pueden ver todos los experimentos, modelos implementados e implementaciones de ML. Estos usuarios también pueden activar y desactivar modelos. Se trata de usuarios que tienen el permiso Administrar experimentos e implementaciones de ML configurado en Permitido.

La tabla siguiente resume las posibilidades para cada posible caso de usuario.

Permisos para administradores en Qlik Predict
Acción	Administrador de espacio inquilino	Administrador de análisis	Administrador de aprobación de modelos asistido	Administrador compatible de Qlik Predict
Configurar roles y permisos de usuario	Sí	No	No	No
Ver todos los experimentos, modelos implementados e implementaciones de ML	Sí	Sí	Sí	Sí
Eliminar cualquier experimento o implementación	Sí	Sí	No	Sí
Activar y desactivar cualquier modelo implementado	Sí	No	Sí	Sí
Supervisar el consumo de capacidades de Qlik Predict en la suscripción	Sí	Sí	Sí	Sí
Detener o cancelar los trabajos de Qlik Predict	Sí	Sí	No	No
Configurar avisos de aprobación de modelos adicionales	Sí	Sí	Sí	Sí
Genere informes de entrenamiento para modelos de aprendizaje automático	Sí	Sí	No	Sí

Navegar por la sección Qlik Predict del centro de actividades Administración

Administre Qlik Predict en la sección Qlik Predict del centro de actividades Administración. Todos los tipos de administradores de Qlik Predict pueden ver la información de esta sección. Dependiendo del tipo de administrador que sea, es posible que se le restrinja la realización de determinadas acciones.

Modelos implementados

La pestaña Modelos implementados muestra todos los modelos que han sido implementados en implementaciones de ML. Los administradores pueden administrar lo siguiente:

Activar y desactivar modelos para realizar predicciones a partir de implementaciones de ML asociadas.

Trabajar con aprobación de modelos como administrador
Ver el experimento de ML de origen donde se entrenó un modelo.
Ver el estado de aprobación y la última persona en aprobar un modelo.
Supervisar todas las instancias en donde se implementa un modelo.
Generar informes de entrenamiento para los modelos implementados.

Haga clic en Flecha hacia abajo junto a un modelo para acceder a detalles adicionales, incluyendo el historial del modelo, detalles sobre el experimento de origen y el nombre del conjunto de datos de entrenamiento.

Implementaciones de ML

La pestaña Implementaciones de ML muestra todas las implementaciones de ML en el espacio empresarial inquilino. Los detalles disponibles incluyen:

Fecha en la que se implementó el modelo de origen en la implementación de ML.
Nombre, estado y última persona en aprobar el modelo de origen.

Haga clic en Flecha hacia abajo junto a un modelo para acceder a detalles sobre el modelo de origen de una implementación de ML, incluido el historial del modelo e información sobre el experimento de origen.

Tareas

En la pestaña Tareas, puede administrar las tareas de Qlik Predict. Para más información, vea Detener o cancelar tareas.

Configuración

La pestaña Configuración permite configurar opciones adicionales para las notificaciones de aprobación de modelos en todo el espacio empresarial inquilino. Para más información, vea Configuración de un aviso de aprobación adicional.

Administrar los permisos de Qlik Predict para los usuarios

Para que los usuarios puedan visualizar y trabajar con los recursos de Qlik Predict, suelen necesitar una combinación de derechos de usuario, permisos asignados a través de User Default y roles personalizados, así como roles de seguridad integrados. En los espacios compartidos y administrados, los controles de acceso se definen, además, mediante los roles de espacio.

Para más información, vea:

Quién puede trabajar con Qlik Predict
Suscripciones basadas en usuarios: Asignar roles de seguridad y roles personalizados
Suscripciones basadas en el consumo de capacidad: Asignar roles de seguridad y roles personalizados

Aprobación de modelos para administradores

Antes de generar predicciones, un usuario o un administrador deben aprobar el modelo dentro de una Implementación de ML.

Vea más información sobre la aprobación de modelos para administradores en Trabajar con aprobación de modelos como administrador.

Métodos de aprobación de modelos y permisos necesarios
Método de aprobación	Dónde se aprueba	Permisos requeridos
Usuario	Implementación de ML	Derecho Profesional o Full User Uno de los siguientes conjuntos de permisos: Opción 1 - todas las opciones siguientes: El rol de seguridad integrado Automl Deployment Contributor El permiso de usuario Aprobar o rechazar sus modelos de ML debe estar configurado en Permitido en User Default o mediante un rol de seguridad personalizado Opción 2 - una de las siguientes opciones: El permiso de usuario Administrar implementaciones de ML debe estar configurado en Permitido en User Default o mediante un rol de seguridad personalizado El permiso de administrador Administrar experimentos e implementaciones de ML debe estar configurado en Permitido mediante un rol de seguridad personalizado El permiso de administrador Aprobar o rechazar modelos de ML debe estar configurado en Permitido mediante un rol de seguridad personalizado El rol de espacio requerido en el espacio donde se encuentra la implementación de ML Para implementaciones en espacios compartidos, uno de los siguientes: Propietario (del espacio) Puede administrar Puede editar Para implementaciones en espacios administrados, uno de los siguientes: Propietario (del espacio) Puede administrar
Administrador	Centro de actividades Administración	Uno de los siguientes: El rol de seguridad Tenant Admin El permiso de administrador Administrar experimentos e implementaciones de ML debe estar Permitido mediante User Default o mediante un rol de seguridad personalizado El permiso de administrador Aprobar o rechazar modelos de ML debe estar Permitido mediante User Default o mediante un rol de seguridad personalizado

Configuración de un aviso de aprobación adicional

Cada vez que un usuario abre una implementación de ML que utiliza un modelo que está pendiente de aprobación, aparece un mensaje para notificarle que se ha solicitado la aprobación del modelo. Este mensaje también se muestra cuando un usuario crea la primera implementación de ML a partir de un modelo determinado.

Como administrador, puede añadir un aviso adicional para que aparezca con este mensaje. Para modificar el contenido de este aviso, necesita una de las siguientes opciones:

El rol de seguridad Tenant Admin
El permiso de administrador para Aprobar o rechazar modelos de ML configurado en Permitido
El permiso de administrador para Administrar experimentos e implementaciones de ML configurado en Permitido

Haga lo siguiente:

En el centro de actividades Administración, vaya a Qlik Predict.
Abra la pestaña Configuración.
En el campo Aviso adicional, escriba el aviso adicional que desee mostrar a los usuarios.

Detener o cancelar tareas

En el centro de actividades Administración, los administradores de espacios empresariales inquilinos y de análisis pueden ver todo el contenido relativo a las tareas de Qlik Predict. Pueden ver las tareas actuales en ejecución y tareas en cola para el entrenamiento de modelos, la implementación y la generación de predicciones. Filtre la lista en función del tipo de tarea y del nombre de usuario.

Estos administradores pueden detener o cancelar tareas según sea necesario.

Haga lo siguiente:

En Administración, vaya a Qlik Predict.
Abra la pestaña Tareas.
Haga clic en junto a una tarea.

Nota informativaTambién puede seleccionar múltiples tareas haciendo clic en las filas de cada tarea.
Haga clic en Cancelar tarea.
Confirme en el cuadro de diálogo la cancelación de la tarea.

Las tareas se cancelan.

Supervisión del consumo de Qlik Predict para la suscripción

Puede supervisar cuántos modelos implementados están activados actualmente para crear predicciones. En el centro de actividades Administración, abra la sección Inicio o Qlik Predict. Los gráficos siguientes muestran cuánta capacidad de modelos implementados queda (contando únicamente los modelos activos) para la suscripción:

Modelos implementados de Qlik Predict
Modelos de Qlik Predict implementados con predicciones activas

Esta información también está visible en la interfaz de la Implementación de ML para cualquier usuario que abra el recurso. La información se muestra en la sección de estado del modelo, en la parte superior de la página.

Una suscripción a Qlik Cloud Analytics define un número máximo de modelos implementados que pueden estar activos al mismo tiempo (en todos los espacios inquilinos de la suscripción, en el caso de las suscripciones multiinquilino). Este límite de consumo se define por modelo, lo que significa que varias implementaciones de ML creadas a partir de un único modelo cuentan como un único modelo implementado. Si ha alcanzado el número máximo de modelos implementados activos, puede realizar una de las siguientes acciones:

Desactivar uno o más modelos actualmente activos para hacer sitio a los nuevos.
Eliminar uno o varios modelos implementados para dejar espacio a los nuevos.
Si necesita tener todos los modelos actuales y futuros activados al mismo tiempo, cambie la suscripción a un nivel superior. Si desea información sobre las opciones de actualización, consulte la descripción del producto Qlik Cloud® Subscriptions.

Generar informes de entrenamiento

Los administradores pueden descargar los informes de entrenamiento de los modelos entrenados con Qlik Predict. Los informes de entrenamiento están en formato PDF y se descargan directamente en la máquina local del usuario.

Sin ningún privilegio de administrador, los usuarios de Qlik Predict pueden generar informes de entrenamiento para los modelos de los experimentos e implementaciones a los que tengan acceso. Los administradores de espacios empresariales inquilinos y administradores de análisis, así como los usuarios que tengan el permiso Administrar experimentos e implementaciones de ML configurado en Permitido, pueden generar informes de las siguientes maneras:

Desde el centro de actividades Administración.
A partir de un experimento de ML.
A partir de una implementación de ML.

Para más información, vea Descargar informes de entrenamiento de ML como administrador.

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