Selezione e caricamento di dati da una connessione Databricks MLflow
Una volta creata una connessione, è possibile selezionare i dati e caricarli in un'app o uno script Qlik Sense. I dati si caricano caricati nell'Editor caricamento dati o in Script.
Prima di poter utilizzare una connessione, l'app richiede almeno una tabella dati di origine con un identificatore unico e campi di input che conterranno il contenuto da inviare ai modelli per i problemi e le attività di machine learning. Prendere nota del nome di Tabella e Campo, dato che saranno necessari nella successiva finestra di dialogo di selezione.
Procedere come indicato di seguito:
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Aprire Editor caricamento dati o Script.
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Nel pannello Sorgenti dati, nella parte destra della pagina, navigare fino alla connessione salvata e fare clic su
. Questa azione apre la procedura guidata Seleziona dati. -
Inserire una Tabella Resident da inviare agli endpoint di machine learning.
Tabella Resident dovrebbe essere il nome utilizzato per la tabella Residente con i dati di origine caricati nell'app. È possibile trovare il nome della tabella Resident nel sistema di visualizzazione modello dati.
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La tabella di ritorno disponibile apparirà automaticamente sotto Tabelle.
Il nome della tabella di ritorno corrisponde a quello configurato nella connessione.
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Selezionare Carica dinamicamente tutti i campi se si desidera caricare tutti i campi restituiti dal modello nella propria app e se si è creato la connessione Databricks MLflow con la configurazione Carica tutti i campi disponibili.
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Selezionare i nomi delle colonne da caricare nell'app se la connessione è stata creata senza Carica tutti i campi disponibili.
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Uno script viene generato automaticamente in base alle selezioni.
Fare clic su Inserisci script.
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Il nuovo script verrà visualizzato nell'Editor caricamento dati ma richiederà delle modifiche aggiuntive.
L'intera tabella resident verrà inviata a Databricks MLflow e dovrà contenere tutti i campi previsti dall'endpoint.
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Ricaricare l'app.
Quando si verifica un ricaricamento di un'app, per prima cosa verranno caricati i dati di origine come una tabella resident, quindi questi verranno utilizzati come input per la richiesta effettuata agli endpoint Databricks MLflow.