ビジュアライゼーション数式での Databricks MLflow 接続の使用
ビジュアライゼーション数式で分析接続を使用できます。数式で分析接続を使用する場合の構文は、サーバーサイド拡張構文に従う必要があります。
データは、ユーザーからの入力に基づいて動的に変更される場合にのみ、ビジュアライゼーション数式で処理する必要があります。テキスト分析用のテキストはデータ モデルからのもので、常に同じである場合は、テキスト分析をロード スクリプトで計算し、データ モデルにキャッシュすることをお勧めします。
使用例がユーザー入力に基づくものである場合は、チャートの数式で分析接続および対応するサーバーサイド拡張構文を使用して、モデルのエンドポイントから受信したデータを視覚化するインタラクティブ チャートを作成できます。
次の手順を実行します。
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ビジュアライゼーションを編集する際は、 [
] をクリックして数式エディタに入ります。 -
数式エディタでは、数式項目に数式を入力します。数式は、サーバーサイド拡張構文を使用して作成する必要があります。
情報メモデータサイズおよび呼び出される機械学習エンドポイントによっては、計算のためにデータが Databricks MLflow サービスに送受信されるため、分析接続を含むチャートの応答性が影響を受ける場合があります。
例
ここでは、住宅ローンの解約率予測を行う外部モデルへのコールの例を紹介します。
sum(if(aggr(endpoints.ScriptEvalStr('{"RequestType":"endpoint", "endpoint":{"connectionname":"Databricks_MLFlow_Mortgage"}}',id_loan,CurrentBalance,loan_age,
delq_sts,Margin,countLatePayment,RefinanceRateRelativity,RealGDP,ChangeUnemploymentRate,CurrentLCV,fico,flag_fthb,cd_msa,mi_pct,cnt_units,occpy_sts,cltv,dti,orig_upb,ltv,int_rt + vInterestRateShift as int_rt,channel,ppmt_pnlty,prod_type,st,prop_type,zipcode,loan_purpose,orig_loan_term,cnt_borr,flag_sc,customerFeedback),id_loan)='Yes',1,0))