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展開されたモデルの承認

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。

管理者向けガイド

このヘルプ トピックでは、管理者権限を持たないユーザーのモデル承認プロセスについて説明します。モデル承認者の権限の割り当てを含む、管理者の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。

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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

ML 展開を開き、画面上部に既定のモデルをアクティブ化できるバナーが表示される場合、既定のモデルは [非アクティブ] または [リクエスト済み] の状態です。既定のモデルが [アクティブ] 状態に移行すると、このバナーは削除されます。

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

展開で既定のモデルをアクティブ化する

  1. ML 展開を開きます。

  2. ML 展開の上部にあるバナーで、 [モデルをアクティブ化] をクリックします。

  3. 表示されるダイアログで、 [モデルをアクティブ化] をクリックして確認します。

管理者向けの同等の手順については、「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」を参照してください。

展開内の他のモデルのアクティブ化と非アクティブ化

  1. ML 展開を開きます。

  2. [展開可能なモデル] パネルに切り替えます。

  3. [展開にあるすべてのモデル] で、アクティブ化または非アクティブ化するモデルを見つけます。

  4. モデルの横にある 3 つのドットのメニュー をクリックし、 [モデルを非アクティブに設定] を選択します。

管理者向けの同等の手順については、「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」を参照してください。

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。

方法と必要な権限

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。

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
  • Professional 資格または Full User 資格

  • 以下のいずれかの権限:

    • オプション 1 - 以下のすべて:

      • Automl Deployment Contributor 組み込みセキュリティ ロール

      • ML モデルのユーザー権限を User Default から [許可] またはカスタム セキュリティ ロールに設定することで、ML モデルを承認または拒否することができます。

    • オプション 2 - 以下のうち 1 つ:

      • User Default またはカスタム セキュリティ ロールから [ML 展開を管理] ユーザー権限を [許可] に設定

      • カスタム セキュリティ ロールから [ML の実験と展開を管理] 管理者権限を [許可] に設定

      • ML モデルの管理者権限を [許可] またはカスタム セキュリティ ロールに設定することで、ML モデルを承認または拒否することができます。

  • ML 展開のスペースで必要なスペース ロール

    • 共有スペースでの展開の場合は、次のいずれかが必要です。

      • 所有者 (スペースに対して)

      • 管理可能

      • 編集可能

    • 管理スペースでの展開の場合は、次のいずれかが必要です。

      • 所有者 (スペースに対して)

      • 管理可能

管理者 管理 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

  • User Default またはカスタム セキュリティ ロールから [ML の実験と展開を管理] 管理者権限を [許可] に設定

  • ML モデルの管理者権限を User Default から [許可] またはカスタム セキュリティ ロールに設定することで、ML モデルを承認または拒否することができます。

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、 [展開可能なモデル] パネル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。

モデル承認のための管理者メソッド

管理者は、管理 アクティビティ センターの Qlik Predict 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。

モデル承認権限の割り当て

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。

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。

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。これは、モデルがユーザーと管理者によって承認されることを意味します。

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。

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