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Seleccionar y cargar datos desde una conexión a Databricks MLflow

Una vez que haya creado una conexión, puede seleccionar datos y cargarlos en una app o script de Qlik Sense. Los datos se cargan en el editor de carga de datos o Editor de script.

Antes de que se pueda utilizar una conexión, la app requiere al menos una tabla de datos de origen con un identificador único y campos de entrada que contendrán el contenido para enviar a los modelos para los problemas y tareas de aprendizaje automático. Tome nota del nombre de la tabla y el campo, los necesitará en el cuadro de diálogo Seleccionar, a continuación.

  1. Abra Editor de carga de datos o Editor de script.

  2. En el panel Fuentes de datos en la parte derecha de la página, desplácese hasta la conexión guardada y haga clic en Seleccionar datos. Esto abre el asistente Seleccionar datos.

  3. Inserte una tabla residente que se enviará a los puntos de conexión del aprendizaje automático.

    La tabla residente debe ser el nombre de la tabla residente con los datos de origen que ha cargado en su app. Encontrará el nombre de la tabla residente en el visor del modelo de datos.

  4. La tabla de retorno disponible aparecerá automáticamente bajo Tablas.

    El nombre de la tabla de retorno es el que se ha configurado en la conexión.

    • Seleccione Cargar todos los campos dinámicamente si desea cargar todos los campos devueltos por el modelo en su app y si ha creado la conexión Databricks MLflow con la configuración para Cargar todos los campos disponibles.

    • Seleccione los nombres de las columnas que se cargarán en la app si la conexión se creó sin Cargar todos los campos disponibles.

  5. Se genera automáticamente un script en función de las selecciones.

    Haga clic en Insertar script.

  6. El nuevo script se verá en el editor de texto, pero necesita edición adicional.

    La tabla residente completa se enviará a Databricks MLflow y debe contener todos los campos que espera el punto de conexión.

  7. Cargue la app.

    Cuando se produce una recarga de una app, primero se cargan los datos de origen como una tabla residente y se utilizan como datos de entrada para la solicitud realizada a los puntos de conexión de Databricks MLflow.

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