Déploiement de modèles

Vous pouvez déployer des modèles à partir d'expérimentations dans des espaces personnels ou partagés. Le déploiement d'un modèle l'ajoute à un nouveau déploiement ML ou à un déploiement ML existant. Il est possible de créer des déploiements ML dans des espaces personnels, partagés et gérés. Un déploiement ML peut contenir plusieurs modèles, qui peuvent être utilisés dans différents flux de travail de prédiction. Le nombre de déploiements ML est limité par l'abonnement.

Le niveau inclus dans un abonnement Qlik Cloud définit un nombre maximal de modèles déployés pouvant être créés dans l'ensemble des clients générés dans le cadre de la licence. Cette limite de consommation est définie par modèle. Cela signifie que plusieurs déploiements ML créés à partir d'un seul modèle comptent comme un seul modèle déployé. Si vous avez atteint le nombre maximal de modèles déployés, supprimez un ou plusieurs modèles déployés existants ou passez l'abonnement à un niveau supérieur.

Lorsque vous avez déployé un modèle, le modèle est marqué d'une icône dans l'expérimentation ML. Il est possible de cliquer sur cette icône pour accéder directement au déploiement ML. Vous pouvez également accéder au déploiement ML depuis le catalogue.

Vous pouvez déployer un modèle depuis l'onglet Modèles, Données ou Analyser. Vous pouvez choisir de déployer un modèle dans un nouveau déploiement ou dans un déploiement existant.

Conditions requises et autorisations

Pour en savoir plus sur les conditions utilisateur requises pour pouvoir utiliser des prédictions et des déploiements ML, voir Qui peut utiliser Qlik Predict.

Déploiement d'un modèle dans un nouveau déploiement ML

Lorsque vous déployez un modèle, vous pouvez créer un nouveau déploiement et ajouter le modèle à ce déploiement.

Depuis l'onglet Modèles

Procédez comme suit :

1. Dans le tableau Métriques des modèles, cliquez sur à côté d'un modèle.

2. Cliquez sur Déployer.

3. Sélectionnez l'option permettant de déployer le modèle dans un Nouveau déploiement.

4. Saisissez un Nom et sélectionnez un Espace. Vous pouvez éventuellement ajouter une description et des balises.

5. Vous pouvez éventuellement sélectionner Activer l'accès à l'API en temps réel. Cette option est contrôlée par votre abonnement et permet de réaliser des prédictions dans lesquelles les données à appliquer se trouvent dans la requête d'API et les résultats dans la réponse.

6. Cliquez sur Créer.

Vous devriez à présent pouvoir trouver votre déploiement ML dans le catalogue.

Depuis l'onglet Données ou Analyser

Procédez comme suit :

1. Dans la barre d'outils, utilisez le menu déroulant pour sélectionner un modèle.

2. Cliquez sur .

3. Cliquez sur Déployer.

4. Sélectionnez l'option permettant de déployer le modèle dans un Nouveau déploiement.

5. Saisissez un Nom et sélectionnez un Espace. Vous pouvez éventuellement modifier la description et ajouter des balises.

6. Vous pouvez éventuellement sélectionner Activer l'accès à l'API en temps réel. Cette option est contrôlée par votre abonnement et permet de réaliser des prédictions dans lesquelles les données à appliquer se trouvent dans la requête d'API et les résultats dans la réponse.

7. Cliquez sur Créer.

Vous devriez à présent pouvoir trouver votre déploiement ML dans le catalogue.

Déploiement d'un modèle dans un déploiement existant

Vous pouvez également déployer un modèle dans un déploiement qui existe déjà. Vous pouvez déployer des modèles dans des déploiements ML pour lesquels vous disposez de l'accès requis.

Depuis l'onglet Modèles

Procédez comme suit :

1. Dans le tableau Métriques des modèles, cliquez sur à côté d'un modèle.

2. Cliquez sur Déployer.

3. Sélectionnez l'option permettant de déployer le modèle dans un Déploiement existant.

4. Sous Sélectionner un déploiement, sélectionnez un déploiement à l'aide du menu déroulant.

5. Vous pouvez éventuellement modifier la description.

6. Vous pouvez éventuellement sélectionner Activer l'accès à l'API en temps réel. Cette option est contrôlée par votre abonnement et permet de réaliser des prédictions dans lesquelles les données à appliquer se trouvent dans la requête d'API et les résultats dans la réponse.

7. Cliquez sur Déployer.

Depuis l'onglet Données ou Analyser

Procédez comme suit :

1. Dans la barre d'outils, utilisez le menu déroulant pour sélectionner un modèle.

2. Cliquez sur .

3. Cliquez sur Déployer.

4. Sélectionnez l'option permettant de déployer le modèle dans un Déploiement existant.

5. Sous Sélectionner un déploiement, sélectionnez un déploiement à l'aide du menu déroulant.

6. Vous pouvez éventuellement modifier la description.

7. Vous pouvez éventuellement sélectionner Activer l'accès à l'API en temps réel. Cette option est contrôlée par votre abonnement et permet de réaliser des prédictions dans lesquelles les données à appliquer se trouvent dans la requête d'API et les résultats dans la réponse.

8. Cliquez sur Déployer.

Affichage des détails du modèle déployé

Dans le volet Modèles déployables, vous pouvez afficher les détails d'un modèle qui a été ajouté à un déploiement ML.

Procédez comme suit :

1. Dans le déploiement ML, ouvrez le volet Modèles déployables.

2. Sous Tous les modèles dans le déploiement, cliquez sur près du modèle et sélectionnez Afficher les détails du modèle.

Le panneau Détails du modèle s'ouvre sur la droite, affichant des informations telles que les caractéristiques du modèle, sa description, ainsi que ses données d'expérimentation et d'apprentissage.

Édition du nom et d'autres détails des déploiements ML

Procédez comme suit :

1. Ouvrez un déploiement ML depuis le catalogue.

2. Cliquez sur à côté du nom du déploiement.

3. Cliquez sur Modifier les détails.

4. Modifiez le nom ou d'autres détails.

Suppression de déploiements ML

Vous pouvez supprimer un déploiement ML depuis le catalogue.

Gestion des tâches de déploiement ML

Les administrateurs de clients peuvent arrêter ou annuler des tâches de déploiement depuis le centre d'activités Administration. Pour plus d'informations, consultez Administration de Qlik Predict.

Configuration des notifications

Vous pouvez recevoir des notifications lorsqu'un modèle est déployé depuis une expérimentation. Pour plus d'informations, consultez Configuration des notifications pour Qlik Predict.