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Qlik AutoML の管理

テナント管理者は、Administration アクティビティ センターで AutoML リソースとユーザー権限を管理できます。

AutoML の管理には次が含まれます。

  • 予測を実行するためのモデルのアクティブ化と非アクティブ化を含む、ML リソースおよびジョブの表示と管理。これは、Administration アクティビティ センターの [AutoML] セクションで構成されます。

  • AutoML リソースを操作するためのユーザー アクセスと権限を制御します。これは、Administration アクティビティ センターの [ユーザー] セクションで構成されます。

  • サブスクリプションに割り当てられた ML リソースの消費を監視します。Administration アクティビティ センターの [ホーム] および [AutoML] セクションで消費メトリクスを監視します。

実験と展開の作成方法については、「Qlik AutoML を使った機械学習」を参照してください。

AutoML の管理者タイプ

次のユーザーは、Administration アクティビティ センターから Qlik AutoML を管理できます。

  • テナント管理者: Tenant Admin ロールを持つユーザー。

  • 分析管理者: Analytics Admin ロールを持つユーザー。

  • モデル承認管理者: 管理者ロールを持たないが、User Default およびカスタム ロールを通じて特定の管理者権限が割り当てられているユーザー。具体的には、 [テナント内の AutoML モデルを承認または拒否] 権限を [許可] に設定する必要があります。

次の表は、各管理者が実行できる操作の概要を示しています。

Qlik AutoML の管理者権限
アクションサポートされているテナント管理者サポートされている分析管理者モデル承認管理者のサポート
ユーザーの役割と権限の構成はいいいえいいえ
すべての実験、展開されたモデル、ML 展開を表示はいはいはい
展開されたモデルのアクティブ化と非アクティブ化はいいいえはい
サブスクリプションの AutoML キャパシティの消費の監視はいはいはい
AutoML ジョブの停止またはキャンセルはいはいいいえ
追加のモデル承認通知の構成はいはいはい

Administration アクティビティ センターの AutoML セクションをナビゲートする

Administration アクティビティ センターAutoML セクションで AutoML を管理します。すべてのタイプの AutoML 管理者は、このセクションの情報を表示できます。管理者の種類に応じて、特定のアクションの実行が制限される場合があります。

展開されたモデル

[展開されたモデル] タブには、ML 展開に展開されたすべてのモデルが表示されます。管理者は次を管理できます。

  • 関連する ML 展開から予測を実行するモデルをアクティブ化および非アクティブ化します。

    管理者としてモデル承認を操作する

  • モデルがトレーニングされたソース ML 実験を表示します。

  • モデルの承認ステータスと最終承認者を表示します。

  • モデルが展開されているすべてのインスタンスを監視します。

モデルの横の 下向き矢印 をクリックすると、モデルの履歴、ソース実験についての詳細、トレーニング データセットの名前などの追加の詳細情報にアクセスできます。

ML 展開

[ML 展開] タブには、テナント内のすべての ML 展開が表示されます。含まれる詳細情報は次のとおりです。

  • ソース モデルが ML 展開に展開された日付。

  • ソース モデルの名前、ステータス、最終承認者。

モデルの横の 下向き矢印 をクリックすると、モデル履歴やソース実験に関する情報を含む、ML 展開のソース モデルの詳細情報にアクセスできます。

ジョブ

[ジョブ] タブで、AutoML ジョブを管理します。詳細については、「ジョブの停止またはキャンセル」を参照してください。

設定

[設定] タブでは、テナント全体のモデル承認通知の追加オプションを設定できます。詳細については、「追加の承認通知の構成」を参照してください。

モデル承認の権限管理

展開されたモデルを予測に使用するには、適切な権限を持つ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。管理者は、テナント内のどのユーザーが予測を実行するモデルをアクティブ化および非アクティブ化できるかを制御できます。ユーザー承認者と管理者承認者ではプロセスが異なります。詳細については、次を参照してください

AutoML リソースを操作するための権限の管理

ユーザーが AutoML リソースを表示および操作するには、ユーザー権限と特定のセキュリティ ロールの組み合わせが必要です。共有スペースと管理スペースでは、アクセス制御はスペース ロールによってさらに定義されます。

ユーザーが実験を操作し、モデルを展開し、予測を作成できるようにするには、これらのユーザーに Automl Experiment Contributor または Automl Deployment Contributor のセキュリティロール、あるいはその両方を割り当てます。

詳細については、次を参照してください

管理者のモデル承認

予測を生成する前に、ユーザーまたは管理者が ML 展開内でモデルを承認する必要があります。

管理者によるモデル承認の詳細については、「管理者としてモデル承認を操作する」を参照してください 。

モデルの承認方法と必要な権限
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:

  • Automl Deployment Contributor セキュリティ ロール

  • 適用されるスペース ロール (展開が共有スペースまたは管理スペースの場合)

  • [テナント内の自分の AutoML モデルを承認または拒否] の権限が、次のいずれかで [許可] に設定されている。

    • User Default ロール (すべてのユーザーに影響)

    • カスタム ロール (カスタム ロールを持つユーザーにのみ影響)

管理者Administration アクティビティ センター

次のいずれか:

  • Tenant Admin セキュリティ ロール

  • [テナント内の AutoML モデルを承認または拒否] の管理者権限が [許可] に設定されたカスタム ロール

追加の承認通知の構成

ユーザーが承認待ちのモデルを使用する ML 展開を開くたびに、モデルの承認がリクエストされたことを通知するメッセージが表示されます。このメッセージは、ユーザーが特定のモデルから最初の ML 展開を作成するときにも表示されます。

管理者は、このメッセージとともに表示される追加の通知を追加できます。この通知の内容を変更するには、次のいずれかが必要です。

  • Tenant Admin セキュリティ ロール

  • [テナント内の AutoML モデルを承認または拒否] の管理者権限が [許可] に設定されている

  1. Administration アクティビティ センターで、 [AutoML] に移動します。

  2. [設定] タブを開きます。

  3. [他の通知] 項目に、ユーザーに表示する追加の通知を入力します。

ジョブの停止またはキャンセル

Administration アクティビティ センターでは、テナント管理者と分析管理者は AutoML ジョブに関するすべてのコンテンツを表示できます。モデルのトレーニング、展開、予測生成のための現在実行中のジョブとキューに入れられたジョブを確認できます。ジョブの種類とユーザー名でリストをフィルタリングします。

これらの管理者は必要に応じてジョブを停止またはキャンセルできます。

  1. Administration で、 [AutoML] に移動します。

  2. [ジョブ] タブを開きます。

  3. ジョブの横にある 詳細オプションを表示する 3 つのドット をクリックします。

    情報メモまたは、各ジョブの行をクリックして複数のジョブを選択します。
  4. [ジョブをキャンセル] をクリックします。

  5. ジョブ キャンセルのダイアログで確認します。

ジョブはキャンセルされます。

サブスクリプションの AutoML 消費を監視する

予測を作成するために、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できます。Administration アクティビティ センターで、 [ホーム] または [AutoML] セクションを開きます。次のチャートは、サブスクリプションに残っている展開済みモデル容量 (アクティブなモデルのみをカウント) を示しています。

  • AutoML の展開されたモデル

  • AutoML の展開されたモデル (予測がアクティブになっているもの)

この情報は、リソースを開いたすべてのユーザーが ML 展開インターフェイスで表示することもできます。情報はページ上部のモデル ステータス セクションに表示されます。

Qlik Cloud Analytics サブスクリプションでは、同時にアクティブにできる展開済みモデルの数の上限が定義されています (マルチテナント サブスクリプションの場合、サブスクリプション内のすべてのテナント)。この消費制限はモデルごとに定義されます。つまり、単一のモデルから作成された複数の ML 展開は、単一の展開されたモデルとしてカウントされます。アクティブな展開済みモデルの最大数に達した場合は、次のいずれかを実行できます。

  • 新しいモデルのスペースを確保するために、現在アクティブな 1 つ以上のモデルを非アクティブ化します。

  • 新しいモデルのスペースを確保するために、既存の展開済みモデルを 1 つ以上削除します。

  • 現在および将来のすべてのモデルを同時にアクティブ化する必要がある場合は、サブスクリプションを上位レベルにアップグレードしてください。アップグレード オプションの詳細については、「Qlik Cloud® サブスクリプションの製品説明」を参照してください。

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