管理者としてモデル承認を操作する
ML 展開内のモデルが予測を生成するには、十分な権限を持つユーザーによってモデルがアクティブ化される必要があります。モデルがアクティブ化されると、このモデルを使用するすべての ML 展開が予測用にアクティブ化されます。
モデルは必要に応じてアクティブ化および非アクティブ化でき、組織が Qlik Cloud サブスクリプションの使用を最適化できるようにします。モデルをアクティブ化および非アクティブ化するプロセスは、モデル承認と呼ばれます。
管理者以外のユーザー向けガイド
このヘルプ トピックでは、管理者としてモデルをアクティブ化および非アクティブ化する手順を説明しています。ユーザー向けモデル承認の詳細については、「展開されたモデルの承認」を参照してください 。
モデル承認について
モデル承認により、ユーザーと管理者の両方が、予測を実行するためにアクティブ化される Qlik Cloud サブスクリプション内の展開済みモデルの数を制御できます。Qlik Cloud サブスクリプションにより、特定の時点で予測に使用できる展開済みモデルの数が制限されます。モデル承認では、ユーザーおよび管理者はモデルをアクティブ化または非アクティブ化し、それに応じてモデル承認の権限を割り当てることができます。これにより、サブスクリプションをより効率的に使用できるようになります。
管理者は、予測のために現在アクティブ化されている展開されたモデルの数を監視し、サブスクリプションの展開されたモデルの容量と比較できます。
モデル承認のステータス
展開されたモデルの承認ステータスは、そのモデルが予測の実行に使用できるかどうかを示します。展開されたモデルは、特定の時点で次のいずれかのステータスになります。
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アクティブ: モデルはアクティブ化されており、予測を生成できます。 モデルがこのステータスにある場合、そのモデルはサブスクリプションに許可されている展開済みモデルの合計数にカウントされます。
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非アクティブ: モデルは非アクティブ化されており、予測を生成できません。 モデルがこのステータスにある場合、そのモデルはサブスクリプションに許可されている展開済みモデルの合計数にはカウントされません。
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リクエスト済み: モデルの承認はリクエストされていますが、まだ提供されていません。 モデルが [リクエスト済み] ステータスの場合、そのモデルはサブスクリプションに許可されている展開済みモデルの合計数にはカウントされません。
管理者は、テナント内の任意のモデルの現在の承認ステータスを表示できます。この情報は、Administration アクティビティ センターのAutoMLセクションにあります。
Administration アクティビティ センターの AutoML セクションの展開されたモデルタブ。[モデル ステータス] 列は、モデルの承認ステータスを示します。
管理者としてモデルをアクティブ化および非アクティブ化する
テナント管理者、およびモデル承認の管理者権限を与えられているユーザー (管理者としてモデル承認を操作する を参照) は、以下の手順に従うことができます。
モデルの予測をアクティブ化または非アクティブ化すると、そのモデルを使うすべてのML 展開に対して予測がアクティブ化または非アクティブ化されます。
次の手順を実行します。
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Administration アクティビティ センターで、 [AutoML] に移動します。
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[展開されたモデル] タブで、アクティブ化または非アクティブ化するモデルの横にあるチェックボックスをオンにします。
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[モデルをアクティベート化] または [モデルを非アクティベート化] をクリックします。
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ダイアログで、 [アクティブ化] または [非アクティブ化] をクリックします。
または、特定のモデルの横にある 
をクリックし、 [アクティブ化] または [非アクティブ化] をクリックします。
管理者以外のユーザー向けの同等の手順については、「ユーザーとしてモデルをアクティブ化および非アクティブ化する」を参照してください。
管理者のモデル承認権限を構成する
Administration では、すべてのテナント管理者がテナント内の任意のモデルをアクティブ化および非アクティブ化できます。テナント管理者は、他のユーザーが Administration からモデルをアクティブ化および非アクティブ化できるようにすることもできます。これらの権限をユーザーに付与するには、テナント管理者がカスタム管理者ロールを作成し、特定のユーザーに割り当てる必要があります。
次の手順を実行します。
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Administration アクティビティ センターで、 [ユーザー] に移動します。
[権限] タブに切り替え、 [新規作成] をクリックして新しいカスタム ロールを作成します。
新しいロールの [名前] を入力し、必要に応じて [説明] を入力します。
[権限] で、 [管理ツール] を展開します。
[テナント内の AutoML モデルを承認または拒否] で、ドロップダウン メニューを使用して [許可] を選択します。
[確認] をクリックします。
[すべてのユーザー] タブに戻ります。
管理者モデルの承認者として許可するユーザーのチェックボックスを選択します。
[役割の変更] をクリックします。
新しいカスタム ロールを特定のユーザーに割り当て、 [保存] をクリックします。
ユーザーのモデル承認権限を構成する
ユーザーに適切な権限がある場合は、予測を実行するモデルを有効または無効にできます。ユーザーの場合、このプロセスは ML 展開を開いたときに完了します。
必要なセキュリティとスペース ロールに加え、ユーザーには [テナント内の AutoML モデルを承認または拒否] の [許可] の値を割り当てる必要があります。これは、次のいずれかの方法で割り当てることができます。
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User Default ロールでの権限の割り当て (すべてのユーザーに影響)
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カスタム ロールでの権限の割り当て (カスタム ロールを持つユーザーにのみ影響)
User Default ロール
テナント管理者は、ユーザー モデルの承認に対する User Default 権限を調整できます。既定では、User Default ロールにより、すべてのユーザーがアクセスできるモデルをアクティブ化および非アクティブ化できます。管理者として、この権限レベルを変更する必要がある場合があります。
次の手順を実行します。
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Administration アクティビティ センターで、 [ユーザー] に移動します。
[権限] タブに切り替えます。
[User Default] をクリックします。
[機能とアクション] を展開します。
[テナント内の AutoML モデルを承認または拒否] で、ドロップダウン メニューを使用して値を変更します。
[確認] をクリックします。
カスタム ロール
テナント管理者は、カスタムロールを作成して、特定のユーザーの権限を User Default より上に昇格させることもできます。管理者は、User Default でユーザー モデルの承認を制限し、特定のユーザーのみがモデルをアクティブ化および非アクティブ化できるようにするカスタム ロールを作成することができます。
次の手順を実行します。
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Administration アクティビティ センターで、 [ユーザー] に移動します。
[権限] タブに切り替え、 [新規作成] をクリックして新しいカスタム ロールを作成します。
新しいロールの [名前] を入力し、必要に応じて [説明] を入力します。
[権限] で、[機能とアクション] を展開します。
[テナント内の AutoML モデルを承認または拒否] で、ドロップダウン メニューを使用して [許可] を選択します。
[確認] をクリックします。
[すべてのユーザー] タブに戻ります。
ユーザー モデルの承認者として許可するユーザーのチェックボックスを選択します。
[役割の変更] をクリックします。
新しいカスタム ロールを特定のユーザーに割り当て、 [保存] をクリックします。
ユース ケース
モデル承認の主な利点は、Qlik Cloud サブスクリプションをより効率的に使用できるようになることです。必要に応じて、組織はモデル承認を追加で使用して、展開されたモデルの品質を最適に保つことができます。たとえば、選択した数のユーザーにモデル承認の権限を割り当て、他のユーザーのモデル承認を制限できます。これらのモデル承認者は品質保証を実施して、組織がより正確で信頼性の高い予測を生成できるように支援します。
展開されたモデルの非アクティブ化は、それを使用する ML 展開を削除することの代替手段です。モデルを非アクティブ化すると、そのモデルは Qlik Cloud サブスクリプション内で使用可能な展開済みモデルとしてカウントされなくなります。これにより、展開されたモデルに対してテナントに割り当てられた容量をより効率的に使用できるようになります。たとえば、新しいトレーニング データが利用可能になるまで古いモデルを非アクティブ化にしておきます。これによって他のユーザーは、余裕があるうちに他のモデルから予測を実行できるようになります。
メソッドと要件
ML 展開内のモデルは、予測を生成する前に承認される必要があります。 ユーザーと管理者はモデルの承認を実行できます。
| 承認方法 | 承認が行われる場所 | 必要な権限 |
|---|---|---|
| ユーザー | ML 展開 |
次のすべて:
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| 管理者 | Administration アクティビティ センター |
次のいずれか:
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モデル承認のためのユーザー メソッド
ユーザー (管理者以外) が ML 展開を開き、ソース モデルをアクティブ化または非アクティブ化します。
モデル承認のための管理者メソッド
管理者は、Administration アクティビティ センターの AutoML セクションからモデルをアクティブ化または非アクティブ化します。
モデル承認権限
このセクションでは、モデルをアクティブ化および非アクティブ化するために必要な権限について説明します。モデルの承認権限は、User Default ロールの編集とカスタム ロールの割り当てによって制御されます。
権限を割り当てる方法の詳細については、次を参照してください。
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ユーザーと管理者のロールと権限 (ユーザーベースのサブスクリプション)
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ユーザーと管理者のロールと権限 (容量ベースのサブスクリプション)
Qlik Cloud で利用できる権限の詳細については、次を参照してください。
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User Default およびカスタム ロールの権限 (ユーザーベースのサブスクリプション)
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User Default およびカスタム ロールの権限 (容量ベースのサブスクリプション)
ユーザー モデル承認者の権限
AutoML モデルの承認および拒否権限は、ユーザーが ML 展開インターフェイスからモデルをアクティブ化または非アクティブ化する機能を制御します。AutoML モデルの承認および拒否の管理者権限も、この機能を制御します。
スペース ロールは、ユーザーがモデル承認アクションを実行する能力をさらに制御します。ML 展開からモデルをアクティブ化および非アクティブ化するには、ユーザーは次を持っている必要があります。
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共有スペース: ML 展開が配置されているスペースの [所有者]、 [管理可能]、または [編集可能] のロール。
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管理スペース: ML 展開が配置されているスペースの [所有者] または [管理可能] のロール。
管理者モデルの承認者は、上記にある該当するスペース ロールを持つ ML 展開からモデルをアクティブ化および非アクティブ化できます。別のユーザーの個人スペース内の ML 展開で使用されるモデルをアクティブ化および非アクティブ化するには、管理者モデル承認者が Administration アクティビティ センターを使用する必要があります。
管理者モデル承認者の権限
[テナント内の AutoML モデルを承認または拒否] の管理者権限の値が [許可] の場合、ユーザーはモデルをアクティブ化および非アクティブ化できます。この権限により、Administration アクティビティ センターから、さらに ML 展開インターフェイス (対応するスペース ロールがある場合) から、これらのアクションを実行できるようになります。
すべてのテナント管理者は、Administration アクティビティ センターから任意のモデルをアクティブ化および非アクティブ化することもできます。
ワークフロー
このセクションでは、モデル承認を最大限に活用するために使用できるサンプル ワークフローの概要を説明します。
ステップ 1: ユーザーがモデルを展開します
モデルが ML 展開に最初に展開されると、承認ステータスは [リクエスト済み] になります。つまり、モデルは Administration アクティビティ センターに表示され、管理者はそれを承認または拒否できるようになります。ML 展開を開いたすべてのユーザーには、予測を生成する前に承認が必要であることを知らせる通知も送られます。
ステップ 2: モデルの承認または拒否
予測を実行するには、ユーザーまたは管理者がモデルをアクティブ化する必要があります。モデルの予測生成を許可しないことが決定された場合、管理者承認者はモデルを [非アクティブ] に設定するか、承認が必要になるまでモデルを [リクエスト済み] ステータスのままにしておくことができます。
ML 展開のソース モデルが承認され、予測を生成できるようになると、そのステータスは [アクティブ] になります。ML 展開のソース モデルが予測を実行できないように非アクティブ化されると、そのステータスは [非アクティブ] になります。
ステップ 3: 時間の経過とともに変化するモデル ステータス
時間が経つにつれて、モデルが他のモデルに置き換えられたり、テナントが他のモデルで予測を実行できるように一部のモデルを非アクティブ化する必要が生じたりします。これは、サブスクリプションを含む展開済みモデルをより効率的に使用するための一時的な解決策である場合もあれば、モデルを参照目的のみに保持する場合には永続的な解決策になる場合もあります。