Creazione di una connessione Azure ML

Elemento del menu a discesa per selezionare la configurazione che determina quali modelli Azure ML verranno utilizzati per le predizioni del modello di machine learning.

Configurazioni supportate:

• Azure ML - Formato legacy: questa configurazione dovrebbe essere utilizzata per i modelli distribuiti prima di metà gennaio 2022 creati usando Automated ML che prevede l'utilizzo di JSON nel seguente formato:

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

• Azure ML: questa configurazione dovrebbe essere utilizzata per i modelli creati usando Automated ML o Designer , che prevedono l'utilizzo di JSON nel seguente formato :

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

Nome dell'endpoint.

Il nome dell'endpoint è l'identificatore fornito per l'endpoint su Azure. Ciò viene in genere creato dall'utente che configura l'endpoint o distribuisce un modello.

Fornisce la chiave endpoint Azure ML.

Tutti i modelli su Azure sono autenticati con l'autenticazione basata su chiavi Azure abilitata. Ciò richiede una chiave di accesso (chiave primaria o secondaria) generata che abbia accesso alla risorsa del modello.

Nome input servizio web: nome dell'oggetto JSON previsto dal modello di machine learning distribuito. Deve essere cambiato se il nome predefinito non è adatto al formato utilizzato dal modello.

• Nome della tabella restituita: il nome della tabella restituita dal modello di machine learning distribuito.

• Percorso tabella (JMESPath): la tabella può essere specificata utilizzando il percorso della tabella JMES alla riga di previsioni nella matrice di risposta JSON.

• Carica tutti i campi disponibili: abilita il caricamento di tutti i campi disponibili restituiti dall'endpoint di machine learning. Se si disabilita questa funzione, ciò consentirà di specificare i campi tabella e i valori da caricare nell'app.

  Al momento di sviluppare app, si consiglia di caricare per prima cosa tutti i campi restituiti dall'endpoint modello, quindi rimuovere potenzialmente i campi non necessari per l'analisi nell'app.

• Campi tabella (JMESPath): è possibile specificare i campi tabella aggiungendo i dati elencati di seguito.

  • Nome: il nome della tabella che verrà caricata nell'app.

  • Valore: il nome della riga di risposta nella matrice di risposta JSON.

  Il linguaggio query JMESPath è utilizzabile per analizzare la matrice di risposta JSON.

• Campo Associazione: un campo dalla tabella dati di input contenente un identificatore univoco.

  È necessario includere questo campo nei dati di origine quando si crea una richiesta endpoint per la tabella risultati restituita da associare alla tabella campo di origine usando una chiave. Il campo designato verrà restituito come campo nella risposta e consentirà l'associazione delle predizioni ai dati di origine nel modello dati. Può trattarsi di qualsiasi campo con un ID univoco, dai dati di origine o all'interno del processo di caricamento delle tabelle.

• Invia campo Associazione: quando è selezionato, il campo specificato come campo di associazione verrà sia restituito a Qlik Sense che incluso nei campi inviati all'endpoint.

  Se il campo appartiene ai dati di origine ed è previsto dal modello, deve essere inviato al modello abilitando Send Association Field.