# ML 배포 인터페이스 탐색 ML 배포를 열면 관리 및 모니터링 활동을 수행하고, 이를 사용하여 데이터 집합에 대한 예측을 만들 수 있습니다. 카탈로그에서 ML 배포를 엽니다. 다음 항목에 대한 탐색 옵션이 있습니다. * [배포 개요](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-model-management.htm#Overview) * [배포할 수 있는 모델](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-model-management.htm#Deployable) * [배치 예측](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-model-management.htm#Batch) * [실시간 예측](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-model-management.htm#RealTime) * [작업 모니터링](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-model-management.htm#Operations) * [데이터 드리프트 모니터링](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-model-management.htm#Drift) ## 배포 개요 배포 개요에는 모델 교육에 사용된 기능과 배포 세부 정보가 표시됩니다. ML 배포 개요 ML 배포 개요 ML 배포 개요 ![모델 개요 창.](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui-automl-manage-model_depl-overview.png) 배포된 기본 모델이 비활성 상태인 경우 화면 상단의 배너에서 알림이 표시됩니다. 올바른 권한이 있으면 모델 활성화를 클릭하여 모델을 활성화할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. * [배포된 모델 승인](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/approve-models.htm) * [관리자로서 모델 승인 작업](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-approve-models-admin.htm) ## 배포할 수 있는 모델 배포 가능한 모델 창에서는 모델 별칭을 관리하고 예측에 사용되는 모델을 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 [ML 배포에서 여러 모델 사용](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-deployment-available-models.htm)을 참조하십시오. Qlik 프로젝트의 배포 가능한 모델 창 Qlik 프로젝트의 배포 가능한 모델 창 Qlik 프로젝트Qlik 프로젝트의 배포 가능한 모델배포 가능한 모델 창 ![\[\[\[Undefined variable CommonComponents.AutoML\]\]\] ML 배포 인터페이스의 '배포 가능한 모델' 창](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui-automl_available-models.png) ## 배치 예측 배치 예측에서는 ML 배포를 사용하여 배치 예측을 관리하고 실행할 수 있습니다. 예측 만들기를 클릭하여 배치 예측을 실행할 수 있는 예측 구성을 만듭니다. ML 배포에 대한 여러 예측 구성이 있을 수 있습니다. 표의 작업 메뉴 the 점 3개 메뉴 icon을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다. * 예측 구성에 대한 세부 정보 보기 및 편집 * 기존 구성에서 예측 실행 * 구성 편집 및 삭제 * 기존 구성에 대한 예측 일정을 만들고, 편집하고, 삭제합니다. 개요 및 작업 메뉴가 확장된 배치 예측 개요 및 작업 메뉴가 확장된 배치 예측 개요 및 작업작업 메뉴가 확장된 배치 예측배치 예측 ![데이터 집합 예측 창.](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui-automl-manage-model_batch-predictions.png) 예측 구성 편집을 선택하면 예측 구성 창이 열립니다.예측을 편집하는 동안 모델과 적용 데이터세트 스키마를 나란히 비교할 수 있습니다. 배포에 시계열 모델이 포함된 경우, 예측 창, 시간 단계 및 적용 창과 같이 정의된 시계열 문제에 대한 중요한 세부 정보도 볼 수 있습니다. 예측 구성을 위한 사이드 패널이 있는 배치 예측 예측 구성을 위한 사이드 패널이 있는 배치 예측 예측 구성을 위한 사이드 패널이 있는 배치 예측배치 예측 ![예측을 만들 때 예측 구성 메뉴 및 데이터 집합 스키마.](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-tutorial_batch-prediction.png) ## 실시간 예측 실시간 예측 창을 통해 기계 학습 API의 실시간 예측 종료 지점에 액세스할 수 있습니다. ML 배포에서 기본 모델이 예측을 위해 활성화된 경우 이 창이 표시됩니다. 실시간 예측 만들기에 대한 자세한 내용은 [실시간 예측 만들기](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-real-time-predictions.htm)를 참조하십시오. 정보 메모 실시간 예측 API는 사용 중지되었으며 [기계 학습 API](https://qlik.dev/apis/rest/ml/)의 실시간 예측 종료 지점으로 바뀌었습니다. 기능 자체가 사용 중지된 것은 아닙니다. 향후 실시간 예측을 위해서는 기계 학습 API의 실시간 예측 종료 지점을 사용합니다. 실시간 예측 API에서 기계 학습 API로 마이그레이션하는 데 대한 도움말은 [Qlik Cloud 개발자 포털의 마이그레이션 가이드](https://qlik.dev/apis/rest/automl-deployments/#migrate-from-the-automl-real-time-predictions-api-to-the-machine-learning-api)를 참조하십시오. 실시간 예측 창 실시간 예측 창 실시간 예측 창 ![실시간 예측 창.](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml_realtime-predictions.png) ## 작업 모니터링 작업 모니터링에서 ML 배포에 대한 사용 정보를 모니터링할 수 있습니다. ML 배포가 어떻게 사용되고 있는지에 대한 세부 정보를 볼 수 있습니다. 예를 들어, 성공하거나 실패한 예측 이벤트의 수, 예측 이벤트가 일반적으로 어떻게 트리거되는지 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 [배포된 모델 작업 모니터링](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/monitor-model-operations.htm)을 참조하십시오. ML 배포의 작업 모니터링 창 ML 배포의 작업 모니터링 창 ML 배포의 작업 모니터링작업 모니터링 창 ![ML 배포에 대한 작업 분석을 보여 주는 포함된 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-ops-monitoring.png) ## 데이터 드리프트 모니터링 데이터 드리프트 모니터링에서는 ML 배포에 대한 데이터 드리프트를 모니터링할 수 있습니다. 데이터 드리프트 모니터링을 사용하면 소스 모델의 기능 분포에서 발생하는 변경 내용을 평가할 수 있습니다. 상당한 드리프트가 관찰되는 경우 최신 데이터를 고려하여 모델을 다시 교육시키거나 재구성하는 것이 좋습니다. 이는 데이터 추세에 새로운 패턴이 있음을 나타낼 수 있습니다. 자세한 내용은 [배포된 모델에서 데이터 드리프트 모니터링](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/monitor-drift.htm)을 참조하십시오. ML 배포의 데이터 드리프트 모니터링 창 ML 배포의 데이터 드리프트 모니터링 창 ML 배포의 데이터 드리프트 모니터링데이터 드리프트 모니터링 창 ![ML 배포를 위한 포함된 분석 데이터 드리프트 분석](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-data-drift-monitor.png)