# Databricks MLflow 接続の作成

Databricks MLflow 接続は、 データ ロード エディターまたは スクリプト で作成されます。

接続を作成したら、利用可能なテーブルからデータを選択して Databricks MLflow に送信して計算し、そのデータをアプリケーションにロードできます。この接続は、データ ロード スクリプト、およびモデル エンドポイントを呼び出してリアルタイムでチャート式の計算を実行するチャート式で使用できます。

利用者は、接続したい Databricks MLflow サービスの設定やアクセス認証情報を知っておく必要があります。

## 構成可能な設定

接続ダイアログでは、次の設定を構成できます:

接続ダイアログで設定可能な設定

| フィールド | 説明 |
| --- | --- |
| 構成の選択 | 構成: お使いのモデルで使用される Databricks MLflow のバージョンを選択します。次のオプションがあります。<br><br><ul> <li> <p>MLflow 1.0: モデルは、<span>Databricks MLflow</span> 1.x を使って作成されます。</p> </li> <li> <p>MLflow 2.0: モデルは、<span>Databricks MLflow</span> 2.x を使って作成されます。</p> <div><span>情報メモ</span> <span>Databricks MLflow 2.0</span> (バージョン 2.x) で作成されたモデルの場合、データは dataframe_split 内の <span>Databricks</span> に JSON 形式で送信されます。これは <span>Databricks MLflow</span> の構造化データに対する優先形式です。 </div> </li> </ul> |
| [Model] (モデル) | モデル URL: Databricks MLflow モデルが展開されている Databricks MLflow プラットフォームの URL。 |
| [Authentication] (認証) | Databricks API トークンを提供します。<br><br><br>Databricks MLflow のすべてのモデルは、Databricks トークンベースの認証を有効にして認証されます。これには、モデル リソースにアクセスできる API トークンが生成されている必要があります。 |
| レスポンス テーブル | 返されたテーブルの名前: 展開された機械学習モデルから返されたテーブルの名前。 |
| レスポンス 項目 | <ul> <li> <p><span>利用可能な項目をすべてロード</span>: 機械学習エンドポイントによって返されたすべての使用可能な項目のロードを有効にします。これを無効にすると、アプリケーションにロードするテーブルの項目と値を指定できるようになります。</p> <p>アプリケーションを開発する際は、最初に、モデルのエンドポイントから返されたすべてのフィールドをロードしてから、アプリケーションでの分析に不要な項目を削除することをお勧めします。</p> </li> <li> <p><span>テーブル項目 (JMESPath)</span>: テーブル項目を指定するには、以下を追加します:</p> <ul> <li> <p>Name: アプリケーションにロードされるテーブルの名前です。</p> </li> <li> <p>Value: JSON レスポンス配列のレスポンス行の名前です。</p> </li> </ul> <p>JSON レスポンス配列を解析には、JMESPath クエリ言語を使用することができます。</p> </li> </ul> |
| 関連付け | <ul> <li> <p><span>関連項目</span>: 関連項目 (一意の識別子を含む入力データ テーブルの項目) を指定します。</p> <p>キーを使用してソース 項目 テーブルに関連付けるために戻された結果テーブルのエンドポイント要求を行う場合は、この項目をソース データに含める必要があります。指定された項目がレスポンスの項目として返され、予測値をデータ モデルのソース データに関連付けることができます。これは、ソース データから、またはテーブルのロード プロセスの一部として、一意の ID を持つ任意の項目です。</p> </li> <li> <p><span>関連付け項目を送信</span>: 選択すると、関連付け項目として指定された項目が <span>Qlik Sense</span> に返され、エンドポイントに送信される項目に含まれます。</p> <p>項目がソースデータに属しており、モデルで想定されている場合は、<span>[Send Association Field] (関連付け項目の送信)</span> を有効にしてモデルに送信する必要があります。</p> </li> </ul> |
| 名前 | 接続の名前。名前を入力しないと既定名が使用されます。 |

## 新しい接続の作成

次の手順を実行します。

1. データ ロード エディターまたは スクリプト を使用してコネクタにアクセスします。

2. [接続の新規作成] をクリックします。

3. [スペース] で、接続が配置されるスペースを選択します。

4. データ コネクタのリストから Databricks MLflow を選択します。

5. 接続ダイアログの項目に入力します。

6. [作成] をクリックします。

データ ロード エディタ または スクリプト の [データ接続] の下に接続が表示されるようになりました。