Création d'une connexion Azure ML

Option de menu déroulant permettant de sélectionner la configuration qui détermine les modèles Azure ML à utiliser pour les prédictions de modèle d'apprentissage machine.

Configurations supportées :

• Azure ML - Legacy Format (Azure ML - Format hérité) : cette configuration doit être utilisée pour les modèles déployés avant la mi-janvier 2022 qui ont été créés via Automated ML, qui attend JSON au format suivant :

  {    "data": [      {        <field_list>      }    ] }

• Azure ML : cette configuration doit être utilisée pour les modèles créés via Automated ML ou Designer , qui attend JSON au format suivant :

  {    "Inputs": {      "<JSON_object_name>(default is ‘data’)": [        {          < field_list >        }      ]    } }

Nom du point de terminaison.

Le nom du point de terminaison est l'identificateur fourni pour le point de terminaison sur Azure. Il est généralement créé par l'utilisateur qui configure le point de terminaison ou déploie un modèle.

Fournit la clé Azure ML Endpoint Key (Clé de point de terminaison Azure ML).

Tous les modèles sur Azure sont authentifiés avec l'authentification par clé Azure activée. Cela nécessite la génération d'une clé d'accès (primaire ou secondaire) à la ressource du modèle.

Web Service Input Name (Nom d'entrée de service Web) : nom de l'objet JSON attendu par le modèle d'apprentissage automatique déployé. Doit être modifié si le nom par défaut ne correspond pas au format utilisé par le modèle.

• Name of Returned Table (Nom de la table renvoyée) : nom de la table renvoyée depuis le modèle d'apprentissage automatique déployé.

• Table Path (JMESPath) (Chemin d'accès à la table (JMESPath)) : la table peut être spécifiée via le chemin d'accès de la table JMES à la ligne de prédictions du tableau de réponses JSON.

• Load all available fields (Charger tous les champs disponibles) : activez le chargement de tous les champs disponibles renvoyés par le point de terminaison d'apprentissage automatique. Si vous désactivez ce paramètre, vous pourrez spécifier les champs de table et les valeurs à charger dans l'application.

  Lors du développement d'applications, il est recommandé de commencer par charger tous les champs renvoyés depuis le point de terminaison du modèle, puis de supprimer éventuellement les champs inutiles pour l'analyse dans l'application.

• Table Fields (JMESPath) (Champs de table (JMESPath)) : il est possible de spécifier les champs de table en ajoutant les valeurs suivantes :

  • Name (Nom) : nom de la table qui sera chargée dans l'application.

  • Value (Valeur) : nom de la ligne de réponse du tableau de réponses JSON.

  Le langage de requête JMESPath peut être utilisé pour analyser le tableau de réponses JSON.

• Association Field (Champ d'association) : champ de la table de données d'entrée contenant un identificateur unique.

  Il est obligatoire d'inclure ce champ dans les données sources lors du lancement d'une requête de point de terminaison pour que la table de résultats renvoyée soit associée à la table de champs source via une clé. Le champ désigné sera renvoyé sous forme de champ dans la réponse et permet l'association des prédictions aux données source du modèle de données. Il peut s'agir de n'importe quel champ avec un ID unique, provenant des données source ou faisant partie du processus de chargement de la table.

• Send Association Field (Envoyer le champ d'association) : lorsque cette option est sélectionnée, le champ spécifié comme le champ d'association sera renvoyé à Qlik Sense et inclus dans les champs envoyés au point de terminaison.

  Si le champ appartient aux données source et s'il est attendu par le modèle, il doit être envoyé au modèle via l'activation de Send Association Field (Envoyer le champ d'association).