Navigazione nell'interfaccia di distribuzione ML
Quando si apre una distribuzione di ML, è possibile eseguire attività di gestione e monitoraggio e utilizzarle per creare previsioni sui set di dati.
Aprire una distribuzione di ML dal catalogo. Sono disponibili opzioni di navigazione per le seguenti azioni:
Panoramica della distribuzione
La Panoramica della distribuzione mostra le funzioni utilizzate nell'addestramento del modello e i dettagli della distribuzione.
Panoramica della distribuzione ML
Se il modello predefinito nella distribuzione è inattivo, si riceve una notifica in un banner nella parte superiore dello schermo. Se si dispone delle autorizzazioni corrette, è possibile attivare il modello facendo clic su Attiva modello. Per ulteriori informazioni, vedere:
Modelli distribuibili
Nel pannello Modelli distribuibili è possibile gestire gli alias dei modelli e configurare i modelli che vengono utilizzati per le previsioni.
Per ulteriori informazioni, vedere Utilizzo di modelli multipli nella distribuzione di ML.
Pannello Modelli distribuibili in Qlik Predict
![Pannello "Modelli distribuibili" nell'interfaccia di distribuzione di distribuzione di ML di [[[Undefined variable CommonComponents.AutoML]]]](../../Resources/Images/ui-automl_available-models.png "Fare clic per visualizzare a dimensioni complete")
Previsioni in blocco
In Previsioni in blocco, è possibile gestire ed eseguire le previsioni in blocco utilizzando la distribuzione di ML. Fare clic su Crea previsione per creare la configurazione di una previsione, da cui eseguire previsioni in blocco. È possibile avere diverse configurazioni di previsione per una distribuzione ML.
È possibile utilizzare il menu Azioni 
nella tabella per eseguire le seguenti azioni:
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Visualizzare e modificare i dettagli per le configurazioni delle previsioni
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Eseguire previsioni da configurazioni esistenti
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Modificare ed eliminare le configurazioni
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Creare, modificare ed eliminare pianificazioni di previsione per una configurazione esistente
Previsioni in blocco con una panoramica e il menu Azioni espanso
Selezionando Modifica configurazione previsione, si apre il riquadro Configurazione previsione. È possibile confrontare lo schema del modello e del set di dati di applicazione affiancati mentre si modifica la previsione.
Se la distribuzione contiene un modello di serie temporali, è possibile anche visualizzare dettagli importanti sul problema di serie temporali definito, come la finestra di previsione e la fase temporale.
Previsioni in blocco con il pannello laterale per la configurazione delle previsioni
Previsioni in tempo reale
Il pannello Previsioni in tempo reale consente di accedere all'endpoint per le previsioni in tempo reale nell'API di machine learning. Questo pannello è visibile se il modello predefinito nella distribuzione di ML è attivato per generare previsioni.
Per informazioni sulla creazione di previsioni in tempo reale, consultare Creazione di previsioni in tempo reale.
L'API per le previsioni in tempo reale è stata deprecata e sostituita dall'endpoint per le previsioni in tempo reale in API di machine learning. La funzionalità in sé non verrà deprecata. Per le previsioni future in tempo reale, utilizzare l'endpoint per le previsioni in tempo reale in API di machine learning. Per assistenza con la migrazione dall'API per le previsioni in tempo reale a API di machine learning, fare riferimento a la guida alla migrazione sul portale per sviluppatori Qlik Cloud.
Riquadro di previsioni in tempo reale
Monitoraggio operazioni
In Monitoraggio operazioni, è possibile monitorare le informazioni sull'utilizzo per la distribuzione di ML. È possibile visualizzare i dettagli sull'utilizzo della distribuzione di ML, come il numero di eventi di previsione che riescono o meno e il modo in cui gli eventi di previsione vengono tipicamente attivati.
Per ulteriori informazioni, vedere Monitoraggio delle operazioni del modello distribuito.
Pannello Monitoraggio operazioni nella distribuzione di ML
Monitoraggio deriva dei dati
Nel Monitoraggio deriva dei dati, è possibile monitorare la deriva dei dati per la distribuzione di ML.
Con il monitoraggio della deriva dei dati, è possibile valutare i cambiamenti nella distribuzione delle funzioni nel modello di origine. Quando si osserva una deriva significativa, si raccomanda di riaddestrare o riconfigurare il modello per tenere conto dei dati più recenti, che possono indicare nuovi modelli nelle tendenze dei dati.
Per ulteriori informazioni, vedere Monitoraggio della deriva dei dati nei modelli distribuiti.
Pannello Monitoraggio della deriva dei dati nella distribuzione di ML
