Implementar los modelos

Puede implementar modelos de experimentos en espacios personales o compartidos. Implementar un modelo lo incorpora a una implementación de ML nueva o existente. Las implementaciones de ML se pueden crear en espacios personales, compartidos y administrados. Una implementación de ML puede contener varios modelos, que pueden utilizarse en diferentes flujos de trabajo de predicción. El número de implementaciones de ML viene limitado por la suscripción.

El nivel incluido en una suscripción de Qlik Cloud define una cantidad máxima de modelos implementados que se pueden crear en todos los espacios empresariales inquilinos constituidos dentro de la licencia. 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 ya alcanzó la cantidad máxima de modelos implementados, elimine uno o más modelos implementados o actualice la suscripción a un nivel superior.

Cuando haya implementado un modelo, este aparecerá marcado con un icono en el experimento de aprendizaje automático. Puede hacer clic en este icono para ir directamente a la implementación del aprendizaje automático (ML). También puede acceder a la implementación de ML desde el catálogo.

Puede implementar un modelo desde la pestaña Modelos, Datos o Analizar. Puede elegir implementar un modelo en una nueva implementación o en una implementación existente.

Requisitos y permisos

Para obtener información sobre los requisitos de permisos para trabajar con implementaciones y predicciones de ML, consulte Quién puede trabajar con Qlik Predict.

Implementar un modelo en una nueva implementación de ML

Al implementar un modelo, puede crear una nueva implementación y añadir el modelo a esa implementación.

En la pestaña Modelos

Haga lo siguiente:

1. En la tabla Métricas del modelo, haga lcic en junto a un modelo.

2. Haga clic en Implementar.

3. Seleccione la opción para implementar el modelo en Una nueva implementación.

4. Escriba un Nombre y seleccione un Espacio. Opcionalmente, puede añadir una descripción y etiquetas.

5. Si lo desea, seleccione Habilitar el acceso a la API en tiempo real. Esta opción está controlada por su suscripción y permite realizar predicciones en las que los datos de aplicación se encuentran en la solicitud de la API y los resultados en la respuesta.

6. Haga clic en Crear.

Ahora debería poder encontrar su implementación de ML en el catálogo.

En las pestañas Datos o Analizar

Haga lo siguiente:

1. En la barra de herramientas, utilice el menú desplegable para seleccionar un modelo.

2. Haga clic en .

3. Haga clic en Implementar.

4. Seleccione la opción para implementar el modelo en Una nueva implementación.

5. Escriba un Nombre y seleccione un Espacio. Opcionalmente, puede editar la descripción y añadir etiquetas.

6. Si lo desea, seleccione Habilitar el acceso a la API en tiempo real. Esta opción está controlada por su suscripción y permite realizar predicciones en las que los datos de aplicación se encuentran en la solicitud de la API y los resultados en la respuesta.

7. Haga clic en Crear.

Ahora debería poder encontrar su implementación de ML en el catálogo.

Implementar un modelo en una implementación existente

También puede implementar un modelo en una implementación ya existente. Puede implementar modelos en las implementaciones de ML para las que disponga del acceso necesario.

En la pestaña Modelos

Haga lo siguiente:

1. En la tabla Métricas del modelo, haga lcic en junto a un modelo.

2. Haga clic en Implementar.

3. Seleccione la opción para implementar el modelo en Una implementación ya existente.

4. En Elegir la implementación, seleccione una implementación utilizando el menú desplegable.

5. Opcionalmente, puede editar la descripción.

6. Si lo desea, seleccione Habilitar el acceso a la API en tiempo real. Esta opción está controlada por su suscripción y permite realizar predicciones en las que los datos de aplicación se encuentran en la solicitud de la API y los resultados en la respuesta.

7. Haga clic en Implementar.

En las pestañas Datos o Analizar

Haga lo siguiente:

1. En la barra de herramientas, utilice el menú desplegable para seleccionar un modelo.

2. Haga clic en .

3. Haga clic en Implementar.

4. Seleccione la opción para implementar el modelo en Una implementación ya existente.

5. En Elegir la implementación, seleccione una implementación utilizando el menú desplegable.

6. Opcionalmente, puede editar la descripción.

7. Si lo desea, seleccione Habilitar el acceso a la API en tiempo real. Esta opción está controlada por su suscripción y permite realizar predicciones en las que los datos de aplicación se encuentran en la solicitud de la API y los resultados en la respuesta.

8. Haga clic en Implementar.

Visualizar los detalles del modelo implementado

En el panel Modelos implementables, puede ver los detalles de un modelo que se ha añadido a una implementación de ML.

Haga lo siguiente:

1. En la implementación de ML, abra el panel Modelos implementables.

2. En Todos los modelos de la implementación, haga clic en junto al modelo y seleccione Mostrar detalles del modelo.

A la derecha se abre el panel de detalles del modelo, que muestra información como las funciones del modelo, su descripción y los datos del experimento y de entrenamiento.

Editar el nombre y otros detalles de las implementaciones de ML

Haga lo siguiente:

1. Abra una implementación de ML desde el catálogo.

2. Haga clic en junto al nombre de la implementación.

3. Haga clic en Editar detalles.

4. Edite el nombre u otros detalles.

Eliminar implementaciones de ML

Puede eliminar una implementación de ML desde el catálogo.

Administrar trabajos de implementación de ML

Los administradores de un espacio empresarial inquilino pueden detener o cancelar los trabajos de implementación desde el centro de actividades Administración. Para más información, vea Administrar Qlik Predict.

Configurar notificaciones

Puede recibir notificaciones cuando se implementa un modelo a partir de un experimento. Para más información, vea Configurar notificaciones en Qlik Predict.