Databricks MLflow 연결에서 데이터 선택 및 로드

연결을 만든 후에는 데이터를 선택하여 Qlik Sense 앱 또는 스크립트에 로드할 수 있습니다. 데이터 로드 편집기 또는 스크립트에서 데이터를 로드합니다.

연결을 사용하기 전에 앱에는 기계 학습 문제 및 작업을 위해 모델에 보낼 콘텐츠가 포함될 입력 필드와 고유 식별자가 있는 소스 데이터 테이블이 최소한 필요합니다. 테이블 및 필드 이름을 기록해 둡니다. 다음에 선택 대화 상자에서 필요합니다.

다음과 같이 하십시오.

1. 데이터 로드 편집기 또는 스크립트를 엽니다.

2. 페이지 오른쪽에 있는 데이터 소스 패널에서 저장된 연결로 이동하고 을 클릭합니다. 그러면 데이터 선택 마법사가 열립니다.

3. 기계 학습 종료 지점으로 보낼 상주 테이블을 입력합니다.

   상주 테이블은 앱에 로드한 소스 데이터가 있는 상주 테이블의 이름이어야 합니다. 데이터 모델 뷰어에서 상주 테이블 이름을 찾을 수 있습니다.

4. 사용 가능한 반환 테이블이 테이블 아래에 자동으로 나타납니다.

   반환 테이블의 이름은 연결에서 구성된 이름입니다.

   • 모델에서 반환된 모든 필드를 앱으로 로드하려고 하고 사용 가능한 모든 필드 로드 구성으로 Databricks MLflow 연결을 만든 경우 모든 필드를 동적으로 로드를 선택합니다.

   • 사용 가능한 모든 필드 로드 없이 연결이 만들어진 경우 앱에 로드할 열 이름을 선택합니다.

5. 선택 내용에 따라 스크립트가 자동으로 생성됩니다.

   스크립트 삽입을 클릭합니다.

6. 새 스크립트는 텍스트 편집기에 표시되지만 추가 편집이 필요합니다.

   완전한 상주 테이블이 Databricks MLflow으로 전송되며 종료 지점에서 예상하는 모든 필드를 포함해야 합니다.

7. 앱을 다시 로드합니다.

   앱을 다시 로드하면 먼저 소스 데이터를 상주 테이블로 로드하고 이를 Databricks MLflow 종료 지점에 대한 요청의 입력으로 사용할 것으로 예상합니다.