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Crear una conexión a Databricks MLflow

Las conexiones con Databricks MLflow se crean en el Editor de carga de datos o Script.

Una vez que haya creado una conexión, puede seleccionar datos de las tablas disponibles para enviarlos a Databricks MLflow para realizar cálculos y luego cargar los datos en su app. La conexión se puede utilizar no solo en el script de carga de los datos, sino también en expresiones de gráfico para llamar a los puntos de conexión y realizar cálculos de expresiones de gráfico en tiempo real.

Debe conocer la configuración y las credenciales de acceso al servicio Databricks MLflow al que desea conectarse.

Ajustes configurables

Los ajustes siguientes se pueden configurar en el diálogo Conexión:

Ajustes configurables en el diálogo de conexión
Campo Descripción
Seleccionar configuración

Configuración: seleccione la versión de Databricks MLflow que utiliza su modelo. Están disponibles las siguientes opciones:

  • MLflow 1.0: el modelo se crea usando Databricks MLflow 1.x.

  • MLflow 2.0: el modelo se crea usando Databricks MLflow 2.x.

    Nota informativa Para modelos creados con Databricks MLflow 2.0 (versiones 2.x), los datos se envían a Databricks en formato JSON dataframe_split, que es el formato preferido para datos estructurados en Databricks MLflow.
Modelo

URL del modelo: URL a la plataforma de Databricks MLflow donde se implementa el modelo de Databricks MLflow.

Autenticación

Proporciona el Token de la API de Databricks.

Todos los modelos en Databricks MLflow se autentican mediante la autenticación basada en claves habilitada por Databricks. Esto requiere generar un token de API que tenga acceso al recurso del modelo.

Tabla de respuesta

Nombre de la tabla devuelta: el nombre de la tabla que devuelve el modelo de aprendizaje automático implementado.

Campos de respuesta
  • Cargar todos los campos disponibles: habilite la carga de todos los campos disponibles devueltos por el aprendizaje automático. Deshabilitar esto le permitirá especificar los campos y valores de la tabla para cargar en la app.

    Al desarrollar apps, se recomienda cargar primero todos los campos devueltos desde el punto de conexión del modelo y luego posiblemente eliminar los campos que no son necesarios para el análisis en la app.

  • Campos de tabla (JMESPath): los campos de tabla se pueden especificar agregando:

    • Nombre: el nombre de la tabla que se cargará en la app.

    • Valor: el nombre de la fila de respuesta en la matriz de respuesta JSON.

    El lenguaje de consulta JMESPath se puede utilizar para analizar la matriz de respuesta JSON.

Asociación
  • Campo de asociación: un campo de la tabla de datos de entrada que contiene un identificador único.

    Es necesario incluir este campo en los datos de origen al realizar una solicitud de punto de conexión para que la tabla de resultados devuelta se asocie con la tabla de campo de origen mediante una clave. El campo designado se devolverá como un campo en la respuesta y permitirá que las predicciones se asocien con los datos de origen en el modelo de datos. Puede ser cualquier campo con una ID única, de los datos de origen o como parte del proceso de carga de la tabla.

  • Enviar campo de asociación: cuando se selecciona esta opción, el campo especificado como campo de asociación se devolverá a Qlik Sense y se incluirá en los campos enviados al punto de conexión.

    Si el campo pertenece a los datos de origen y el modelo lo espera, debe enviarse al modelo habilitando Enviar campo de asociación.

Nombre El nombre de la conexión. Si no escribe un nombre se utiliza el nombre predeterminado.

Crear una nueva conexión

  1. Acceda al conector a través del Editor de carga de datos o Script.

  2. Haga clic en Crear nueva conexión.

  3. En Espacio, seleccione el espacio donde se ubicará la conexión.

  4. Seleccione Databricks MLflow en la lista de conectores de datos.

  5. Complete los campos del diálogo de conexión.

  6. Haga clic en Crear.

Su conexión ahora aparece en Conexiones de datos en Editor de carga de datos o Script.

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