Aprobar los modelos implementados

Antes de que un modelo en una implementación de ML pueda generar predicciones, necesita ser activado por alguien con los permisos suficientes. Cuando se activa un modelo, todas las implementaciones de ML que utilizan ese modelo se activan para hacer predicciones.

Los modelos pueden activarse y desactivarse según sea necesario para ayudar a su organización a optimizar el uso de la suscripción a Qlik Cloud. El proceso de activación y desactivación de modelos es lo que se conoce como aprobación de modelos.

Guía para administradores

Este tema de ayuda describe el proceso de aprobación de modelos para usuarios que no tienen privilegios de administrador. Para obtener información sobre la aprobación de modelos para administradores, incluida la asignación de permisos de aprobación de modelos, consulte Trabajar con aprobación de modelos como administrador.

Acerca de la aprobación de modelos

La aprobación de modelos permite tanto a los usuarios como a los administradores controlar el número de modelos implementados dentro de la suscripción de Qlik Cloud que se activan para realizar predicciones. La suscripción a Qlik Cloud limita el número de modelos implementados que pueden utilizarse para las predicciones en un momento dado. Con la aprobación de modelos, los usuarios y administradores pueden activar o desactivar modelos y asignar permisos para la aprobación de modelos en consecuencia. Esto permite un uso más eficiente de la suscripción.

Estado de aprobación del modelo

El estado de aprobación de un modelo implementado indica si puede utilizarse para hacer predicciones. Un modelo implementado puede estar en uno de los siguientes estados en un momento dado:

Activo: El modelo está activo y es capaz de generar predicciones.
Inactivo: el modelo está desactivado y no puede generar predicciones.
Solicitudes: se ha solicitado la aprobación del modelo, pero aún no se ha proporcionado. Cuando un modelo está en estado Solicitado, no cuenta para el número total de modelos implementados permitidos para la suscripción.

Si abre una implementación de ML y ve un banner en la parte superior de la pantalla que le permite activar el modelo por defecto, este se encuentra en estado Inactivo o Solicitado. Este banner se elimina cuando el modelo predeterminado pasa a un estado Activo.

Activar y desactivar modelos como usuario

Activar el modelo predeterminado en la implementación

Haga lo siguiente:

Abra una implementación de ML.
En el banner de la parte superior de la implementación de ML, haga clic en Activar modelo.
En el diálogo que se abre, haga clic en Activar modelo para confirmarlo.

Para conocer el procedimiento equivalente para los administradores, consulte Activar y desactivar modelos como administrador.

Activar y desactivar otros modelos de la implementación

Haga lo siguiente:

Abra una implementación de ML.
Cambie al panel de Modelos implementables.
En Todos los modelos de la implementación, busque el modelo que desee activar o desactivar.
Haga clic en junto al modelo y seleccione Establecer el modelo como inactivo.

Para conocer el procedimiento equivalente para los administradores, consulte Activar y desactivar modelos como administrador.

Casos de uso

La principal ventaja de la aprobación de modelos es que permite un uso más eficaz de la suscripción a Qlik Cloud. Si lo desea, su organización puede utilizar adicionalmente la aprobación de modelos para garantizar una calidad óptima de los modelos implementados. Por ejemplo, puede asignar permisos a un número selecto de usuarios para la aprobación de modelos y restringir la aprobación de modelos para otros usuarios. Estos aprobadores de modelos pueden aplicar la garantía de calidad para ayudar a su organización a generar predicciones más precisas y fiables.

Desactivar un modelo implementado es una alternativa a eliminar las implementaciones de ML que lo usan. Cuando se desactiva un modelo, este no se cuenta como modelo implementado utilizable en su suscripción de Qlik Cloud. Esto le permite utilizar de forma más eficiente la capacidad asignada a su espacio empresarial inquilino para los modelos implementados. Por ejemplo, puede desactivar modelos obsoletos hasta que se disponga de nuevos datos de entrenamiento, permitiendo a otros usuarios ejecutar predicciones de otros modelos mientras haya capacidad para ello.

Métodos y permisos necesarios

El modelo dentro de una Implementación de ML debe ser aprobado antes de poder generar predicciones. La aprobación del modelo pueden realizarla usuarios y administradores.

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

Método de un usuario para la aprobación de modelos

Un usuario (no administrador) abre la implementación de ML y, a continuación, activa o desactiva los modelos desde el panel Modelos implementables.

Método de un administrador para la aprobación de modelos

Un administrador activa o desactiva los modelos desde la sección Qlik Predict del centro de actividades Administración.

Asignar permisos de aprobación de modelos

Para más información sobre cómo asignar los permisos, vea:

Suscripciones a Roles y permisos para usuarios y administradores basadas en usuarios
Suscripciones a Roles y permisos para usuarios y administradores basadas en el consumo de capacidad

Más información sobre los permisos disponibles en Qlik Cloud, en:

Suscripciones a Permisos en User Default y roles personalizados basadas en usuarios
Suscripciones a Permisos en User Default y roles personalizados basadas en consumo de capacidad

Flujo de trabajo

En esta sección se describe un ejemplo de flujo de trabajo que puede utilizarse para sacar el máximo partido de la aprobación de modelos.

Paso 1: un usuario implementa el modelo.

Cuando se implementa un modelo por primera vez en una implementación de ML, entra en el estado de aprobación Solicitado. Esto significa que el modelo puede ser aprobado por usuarios y administradores.

Paso 2: se aprueba o rechaza el modelo.

Es necesario que un usuario o un administrador activen el modelo para realizar predicciones. Si se toma la decisión de no permitir que el modelo genere predicciones, un administrador que lo apruebe puede ponerlo en Inactivo, o puede dejarlo en estado Solicitado hasta que sea necesaria su aprobación.

Cuando un modelo de una implementación de ML está aprobado y es capaz de generar predicciones, tiene el estado Activo. Cuando a un modelo de una implementación de ML se le ha desactivado la posibilidad de realizar predicciones, tiene el estado Inactivo.

Paso 3: el estado del modelo cambia con el tiempo.

Con el tiempo, un modelo podría ser reemplazado por otros o el espacio empresarial inquilino podría necesitar desactivar algunos modelos para permitir que otros modelos hagan predicciones. Esto puede ser una solución temporal para utilizar de forma más eficaz los modelos implementados incluidos en la suscripción o puede ser permanente si desea conservar el modelo únicamente como referencia.

Más información

Permisos en User Default y roles personalizados

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