Hugging Face 接続の作成
Hugging Face と通信するには、Hugging Face 分析ソースへの接続を作成します。 ハブ、データ ロード エディター、または スクリプト エディタ で接続を作成します。
これらの接続から受信したデータはロード スクリプトやチャートの数式で使用でき、Qlik Sense 分析アプリを強化します。
構成と構成可能な設定
次のいずれかの構成を使用して Hugging Face 分析接続をセット アップします。各接続は単一の構成から成ります。
Hugging Face コネクタの使用可能な各構成は、Hugging Face プラットフォームを通じて使用可能なモデルで実行する一般的なタスクに対応します。各タスクに対応できるよう、何千ものモデルが用意されています。
すべての Hugging Face モデルが Qlik Hugging Face コネクタで使用できるわけではありません。Qlik Sense で使用できるモデルがあるかどうかは、部分的に外部要因に依存します。追加のモデル固有の制限と要件が適用される場合があり、コネクタの構成方法とコネクタとのデータ交換方法に影響します。特定のモデルの詳細については、Hugging Face の公式ドキュメントを参照してください。
Feature Extraction
この構成を使用して、特徴量抽出タスクを実行するモデルを操作します。一般的に、特徴量抽出は技術的な機械学習プロセスであり、多くの実用的なアプリケーションがあります。このタスクでは、入力データが数値特徴量に変換されます。
詳細については、次の Hugging Face リソースを参照してください。
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特徴量抽出タスクの概要: Feature Extraction
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パラメーターの詳細な説明: Inference API - Detailed parameters
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| Configuration | コネクタの構成を選択します。特徴量抽出タスクで使用されるモデルの場合は、Feature Extraction を選択します。 |
| Hugging Face Inference API endpoint | Qlik Sense がモデルにアクセスできるエンドポイント URL を入力します。これは通常、Hugging Face Inference API を通じて行われます。 |
| Hugging Face API Token | アカウント作成後に生成した Hugging Face API トークンを入力します。これによりアカウントの資格情報が認証され、外部サービスを使用できるようになります。「API トークンの生成」を参照してください。 |
| Use Cache |
これは既定で True に設定されています。同じリクエストが 2 回行われた場合に、キャッシュを使用してモデル応答を再利用するかどうかを選択します。使用するモデルに応じて、この設定をオフにした方がよい場合があります。 |
| Wait For Model |
これは既定で False に設定されています。これをオンにすると、モデルの準備が完了するまで待ってからリクエストを行うことで、API へのリクエスト数を減らすことができます。 |
| Association Field |
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。このパラメーターはオプションです。 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、応答値をデータ 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。 |
| Name | 接続の名前。名前を入力しないと既定名が使用されます。 |
Question Answering
この構成を使用して、質問応答タスクを実行するモデルを操作します。質問応答では、別途提供されたコンテキスト セグメントから、質問に対する答えを抽出するためにモデルを使用できます。Qlik Sense では、質問とコンテキストの両方がアプリまたはスクリプトのデータで提供されます。
詳細については、次の Hugging Face リソースを参照してください。
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質問応答タスクの概要: Question Answering
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パラメーターの詳細な説明: Inference API - Detailed parameters
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| Configuration | コネクタの構成を選択します。質問応答タスクで使用されるモデルの場合は、Question Answering を選択します。 |
| Hugging Face Inference API endpoint | Qlik Sense がモデルにアクセスできるエンドポイント URL を入力します。これは通常、Hugging Face Inference API を通じて行われます。 |
| Hugging Face API Token | アカウント作成後に生成した Hugging Face API トークンを入力します。これによりアカウントの資格情報が認証され、外部サービスを使用できるようになります。「API トークンの生成」を参照してください。 |
| Use Cache |
これは既定で True に設定されています。同じリクエストが 2 回行われた場合に、キャッシュを使用してモデル応答を再利用するかどうかを選択します。使用するモデルに応じて、この設定をオフにした方がよい場合があります。 |
| Wait For Model |
これは既定で False に設定されています。これをオンにすると、モデルの準備が完了するまで待ってからリクエストを行うことで、API へのリクエスト数を減らすことができます。 |
| Association Field |
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。このパラメーターはオプションです。 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、応答値をデータ 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。 |
| Name | 接続の名前。名前を入力しないと既定名が使用されます。 |
Summarization
この構成を使用して、要約タスクを実行するモデルを操作します。特定の入力テキストを取得し、重要な詳細を保持したままテキストの短い要約を出力することによって、モデルは要約を実行します。
詳細については、次の Hugging Face リソースを参照してください。
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要約タスクの概要: Summarization
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パラメーターの詳細な説明: Inference API - Detailed parameters
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| Configuration | コネクタの構成を選択します。要約タスクで使用されるモデルの場合は、Summarization を選択します。 |
| Hugging Face Inference API endpoint | Qlik Sense がモデルにアクセスできるエンドポイント URL を入力します。これは通常、Hugging Face Inference API を通じて行われます。 |
| Hugging Face API Token | アカウント作成後に生成した Hugging Face API トークンを入力します。これによりアカウントの資格情報が認証され、外部サービスを使用できるようになります。「API トークンの生成」を参照してください。 |
| Minimum Token Length | モデル出力で使用されるトークンの最小数として整数値を設定します。このパラメータはオプションです。値が指定されていない場合、出力に最小長はありません。 |
| Maximum Token Length | モデル出力で使用されるトークンの最大数として整数値を設定します。このパラメータはオプションです。値が指定されていない場合、出力に最大長はありません。 |
| Top K | 出力で使用される可能性が最も高いトークンの数として整数値を設定します。このパラメータはオプションです。値が指定されていない場合、出力には、出力で使用される可能性が最も高いトークンの上位の数は含まれません。 |
| Top P |
数値 (具体的には浮動小数点数) を入力し、トークン確率に関する出力のランダム性を制御します。 詳細については、Hugging Face ドキュメントを参照してください。 このパラメータはオプションです。値が指定されていない場合、選択によって出力のランダム性は制御されません。 |
| Temperature | 出力のランダム性を制御するには、浮動小数点値 (0.00 ～ 100.0) を指定します。一般的に値が大きいほど、トークンのランダム性は高くなります。既定値は 1.0 です。このパラメータはオプションです。 |
| Repetition Penalty | 浮動小数点値 (0.00 ～ 100.0) を指定して、繰り返されるトークンにペナルティを適用します。既定値は 1.0 です。このパラメータはオプションです。 |
| Maximum Query Time | クエリにかかる最大時間を秒単位で浮動小数点値 (0 ～ 120.0) で指定します。これはソフト リミットです。このパラメータはオプションです。値を指定しない場合、最大クエリ時間は設定されません。 |
| Use Cache |
これは既定で True に設定されています。同じリクエストが 2 回行われた場合に、キャッシュを使用してモデル応答を再利用するかどうかを選択します。使用するモデルに応じて、この設定をオフにした方がよい場合があります。 |
| Wait For Model |
これは既定で False に設定されています。これをオンにすると、モデルの準備が完了するまで待ってからリクエストを行うことで、API へのリクエスト数を減らすことができます。 |
| Association Field |
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。このパラメーターはオプションです。 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、応答値をデータ 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。 |
| Name | 接続の名前。名前を入力しないと既定名が使用されます。 |
Sentence Similarity
この構成を使用して、文の類似性分析を実行するモデルを操作します。このタスク タイプでは、モデルは 1 つ以上の個別の文をソース文と比較し、それらの間の類似性に関する情報を格納する埋め込みを生成します。これらの埋め込みは数値です。埋め込みの活用は、高度な機械学習プロセスです。
Qlik Sense では、ソース文はコネクタ構成で提供され、入力文 (モデルがソース文と比較する) はアプリまたはスクリプト データで提供されます。
詳細については、次の Hugging Face リソースを参照してください。
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文の類似性タスクの概要: Sentence Similarity
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パラメーターの詳細な説明: Inference API - Detailed parameters
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| Configuration | コネクタの構成を選択します。文の類似性分析に関連するタスクで使用されるモデルの場合は、Sentence Similarity を選択します。 |
| Hugging Face Inference API endpoint | Qlik Sense がモデルにアクセスできるエンドポイント URL を入力します。これは通常、Hugging Face Inference API を通じて行われます。 |
| Hugging Face API Token | アカウント作成後に生成した Hugging Face API トークンを入力します。これによりアカウントの資格情報が認証され、外部サービスを使用できるようになります。「API トークンの生成」を参照してください。 |
| Source Sentence |
モデルが各入力データ項目と比較して、2 つの文字列間の類似性を評価するテキスト文字列。 |
| Use Cache |
これは既定で True に設定されています。同じリクエストが 2 回行われた場合に、キャッシュを使用してモデル応答を再利用するかどうかを選択します。使用するモデルに応じて、この設定をオフにした方がよい場合があります。 |
| Wait For Model |
これは既定で False に設定されています。これをオンにすると、モデルの準備が完了するまで待ってからリクエストを行うことで、API へのリクエスト数を減らすことができます。 |
| Association Field |
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。このパラメーターはオプションです。 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、応答値をデータ 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。 |
| Name | 接続の名前。名前を入力しないと既定名が使用されます。 |
Text Classification
この構成を使用して、テキスト分類タスクを実行するモデルを操作します。テキスト分類は汎用性の高いタスク タイプであり、感情分析、文法の正誤チェック、その他の言語処理アクションをモデルは実行できます。
詳細については、次の Hugging Face リソースを参照してください。
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テキスト分類タスクの概要: Text Classification
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パラメーターの詳細な説明: Inference API - Detailed parameters
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| Configuration | コネクタの構成を選択します。テキスト分類タスクで使用されるモデルの場合は、Text Classification を選択します。 |
| Hugging Face Inference API endpoint | Qlik Sense がモデルにアクセスできるエンドポイント URL を入力します。これは通常、Hugging Face Inference API を通じて行われます。 |
| Hugging Face API Token | アカウント作成後に生成した Hugging Face API トークンを入力します。これによりアカウントの資格情報が認証され、外部サービスを使用できるようになります。「API トークンの生成」を参照してください。 |
| Use Cache |
これは既定で True に設定されています。同じリクエストが 2 回行われた場合に、キャッシュを使用してモデル応答を再利用するかどうかを選択します。使用するモデルに応じて、この設定をオフにした方がよい場合があります。 |
| Wait For Model |
これは既定で False に設定されています。これをオンにすると、モデルの準備が完了するまで待ってからリクエストを行うことで、API へのリクエスト数を減らすことができます。 |
| Association Field |
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。このパラメーターはオプションです。 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、応答値をデータ 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。 |
| Name | 接続の名前。名前を入力しないと既定名が使用されます。 |
Text Generation
この構成を使用して、テキスト生成タスクを実行するモデルを操作します。このタスク タイプを使用するモデルは通常、不完全なテキスト セグメントを仕上げることや、テキストを言い換えることができます。
詳細については、次の Hugging Face リソースを参照してください。
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テキスト生成タスクの概要: Text Generation
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パラメーターの詳細な説明: Inference API - Detailed parameters
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| Configuration | コネクタの構成を選択します。テキスト生成タスクで使用されるモデルの場合は、Text Generation を選択します。 |
| Hugging Face Inference API endpoint | Qlik Sense がモデルにアクセスできるエンドポイント URL を入力します。これは通常、Hugging Face Inference API を通じて行われます。 |
| Hugging Face API Token | アカウント作成後に生成した Hugging Face API トークンを入力します。これによりアカウントの資格情報が認証され、外部サービスを使用できるようになります。「API トークンの生成」を参照してください。 |
| Maximum Token Length | モデル出力で使用されるトークンの最大数として整数値を設定します。このパラメータはオプションです。値が指定されていない場合、出力に最大長はありません。 |
| Top K | 出力で使用される可能性が最も高いトークンの数として整数値を設定します。このパラメータはオプションです。値が指定されていない場合、出力には、出力で使用される可能性が最も高いトークンの上位の数は含まれません。 |
| Top P |
数値 (具体的には浮動小数点数) を入力し、トークン確率に関する出力のランダム性を制御します。 詳細については、Hugging Face ドキュメントを参照してください。 このパラメータはオプションです。値が指定されていない場合、選択によって出力のランダム性は制御されません。 |
| Temperature | 出力のランダム性を制御するには、浮動小数点値 (0.00 ～ 100.0) を指定します。一般的に値が大きいほど、トークンのランダム性は高くなります。既定値は 1.0 です。このパラメータはオプションです。 |
| Repetition Penalty | 浮動小数点値 (0.00 ～ 100.0) を指定して、繰り返されるトークンにペナルティを適用します。既定値は 1.0 です。このパラメータはオプションです。 |
| Maximum Query Time | クエリにかかる最大時間を秒単位で浮動小数点値 (0 ～ 120.0) で指定します。これはソフト リミットです。このパラメータはオプションです。値を指定しない場合、最大クエリ時間は設定されません。 |
| Use Cache |
これは既定で True に設定されています。同じリクエストが 2 回行われた場合に、キャッシュを使用してモデル応答を再利用するかどうかを選択します。使用するモデルに応じて、この設定をオフにした方がよい場合があります。 |
| Wait For Model |
これは既定で False に設定されています。これをオンにすると、モデルの準備が完了するまで待ってからリクエストを行うことで、API へのリクエスト数を減らすことができます。 |
| Association Field |
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。このパラメーターはオプションです。 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、応答値をデータ 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。 |
| Name | 接続の名前。名前を入力しないと既定名が使用されます。 |
Token Classification
この構成を使用して、トークン分類タスクを実行するモデルを操作します。トークン分類では、モデルはテキスト文字列 (トークン) を分類可能なエンティティ (場所、人物、品詞など) として識別できます。
詳細については、次の Hugging Face リソースを参照してください。
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トークン分類タスクの概要: Token Classification
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パラメーターの詳細な説明: Inference API - Detailed parameters
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| Configuration | コネクタの構成を選択します。トークン分類タスクで使用されるモデルの場合は、Token Classification を選択します。 |
| Hugging Face Inference API endpoint | Qlik Sense がモデルにアクセスできるエンドポイント URL を入力します。これは通常、Hugging Face Inference API を通じて行われます。 |
| Hugging Face API Token | アカウント作成後に生成した Hugging Face API トークンを入力します。これによりアカウントの資格情報が認証され、外部サービスを使用できるようになります。「API トークンの生成」を参照してください。 |
| Aggregation Strategy |
入力のエンティティの分類は、集計処理を受けることができます。このパラメーターは、分類を実行するときに適用される集計戦略のタイプを指定します。 次のオプションから選択します。
Simple は既定のオプションです。 |
| Use Cache |
これは既定で True に設定されています。同じリクエストが 2 回行われた場合に、キャッシュを使用してモデル応答を再利用するかどうかを選択します。使用するモデルに応じて、この設定をオフにした方がよい場合があります。 |
| Wait For Model |
これは既定で False に設定されています。これをオンにすると、モデルの準備が完了するまで待ってからリクエストを行うことで、API へのリクエスト数を減らすことができます。 |
| Association Field |
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。このパラメーターはオプションです。 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、応答値をデータ 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。 |
| Name | 接続の名前。名前を入力しないと既定名が使用されます。 |
Translation
この構成を使用して、翻訳タスクを実行するモデルを操作します。モデルは、特定の言語の入力テキストを別の言語に翻訳できます。
詳細については、次の Hugging Face リソースを参照してください。
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翻訳タスクの概要: Translation
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パラメーターの詳細な説明: Inference API - Detailed parameters
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| Configuration | コネクタの構成を選択します。翻訳タスクで使用されるモデルの場合は、Translation を選択します。 |
| Hugging Face Inference API endpoint | Qlik Sense がモデルにアクセスできるエンドポイント URL を入力します。これは通常、Hugging Face Inference API を通じて行われます。 |
| Hugging Face API Token | アカウント作成後に生成した Hugging Face API トークンを入力します。これによりアカウントの資格情報が認証され、外部サービスを使用できるようになります。「API トークンの生成」を参照してください。 |
| Source Language |
翻訳をリクエストする入力テキストの言語を入力します。このパラメータはオプションです。 情報メモ各モデルが提供する言語翻訳機能は異なる場合があります。 たとえば、2 つの特定の言語間でテキストのみを翻訳するようにモデルを設計できます。この場合、このパラメーターを空白のままにするのが合理的です。
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| Target Language |
入力テキストを翻訳する言語を入力します。このパラメータはオプションです。 情報メモ各モデルが提供する言語翻訳機能は異なる場合があります。 たとえば、2 つの特定の言語間でテキストのみを翻訳するようにモデルを設計できます。この場合、このパラメーターを空白のままにするのが合理的です。
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| Use Cache |
これは既定で True に設定されています。同じリクエストが 2 回行われた場合に、キャッシュを使用してモデル応答を再利用するかどうかを選択します。使用するモデルに応じて、この設定をオフにした方がよい場合があります。 |
| Wait For Model |
これは既定で False に設定されています。これをオンにすると、モデルの準備が完了するまで待ってからリクエストを行うことで、API へのリクエスト数を減らすことができます。 |
| Association Field |
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。このパラメーターはオプションです。 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、応答値をデータ 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。 |
| Name | 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
分析コネクタへの接続は、ハブ、既存のアプリの データ ロード エディター、または既存のスクリプトの スクリプト エディタ から作成できます。次の手順に従って、接続を作成します。
次の手順を実行します。
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データ ロード エディターまたは スクリプト エディタ を使用してコネクタにアクセスします。
[Create new connection] (新しい接続の作成) をクリックして、リストからHugging Face コネクターを選択します。
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接続ダイアログの項目に入力します。
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[作成] をクリックします。
データ接続はアプリが作成されたスペースに保存されるため、他の Qlik Sense アプリおよびスクリプトで再利用できます。これは、データ ロード エディター または スクリプト エディタ のデータ接続にもリストされます。
接続を作成したら、接続を使用して、リクエストと接続に対するプラットフォームの応答を含むデータをロードできます。さらに、チャートの数式にも使用できます。詳細については、「 Hugging Face 接続からのデータの選択とロード」および「ビジュアライゼーション数式での Hugging Face 接続の使用」を参照してください。