Hugging Face 분석 소스

Hugging Face 분석 커넥터를 사용하여 Hugging Face와 통신하여 대규모 기계 학습 모델 리포지토리의 상황별 분석 깊이로 Qlik Sense 앱을 강화합니다.

Hugging Face 분석 커넥터를 사용하면 앱 소비자 입력 또는 스크립트에 로드된 데이터에서 Hugging Face로 데이터를 보낼 수 있습니다. 분석 활동 센터의 만들기 페이지, 스크립트 또는 앱 내에서 이 분석 소스에 연결할 수 있습니다.

Hugging Face

시작Hugging Face

이 분석 커넥터를 사용하려면 먼저 다음 준비 단계를 완료해야 합니다.

계정 만들기

계정을 등록하려면 공식 Hugging Face 웹사이트를 방문하십시오. 계정을 만든 후에는 API 키를 만들고 플랫폼의 다른 기능에 액세스할 수 있습니다.

API 토큰 생성

Hugging Face 연결에서 자신을 인증하려면 API 토큰이 있어야 합니다. API 토큰을 만들고 관리하는 방법을 알아보려면 Hugging Face 웹사이트를 참조하십시오. 계정 설정(Access Tokens)을 통해 이 작업을 수행해야 할 수 있습니다.

Qlik Cloud에서 ML 종료 지점 활성화

이 커넥터를 사용하려면 관리 활동 센터에서 기계 학습 종료 지점을 활성화해야 합니다. 스위치는 설정 섹션의 기능 제어 아래에 있습니다.

자세한 내용은 기계 학습 종료 지점에 대한 분석 연결 활성화을 참조하십시오.

제한 사항

• 이 커넥터의 다양한 구성은 다음과 같은 제한으로 종료 지점 서비스에 데이터를 전송합니다.

  • Feature Extraction: 요청당 40개 행으로 요청 제한이 있으며, 한 번에 전송되는 최대 배치 크기는 20개 행입니다.

  • Question Answering: 요청당 25개 행으로 요청 제한이 있으며, 한 번에 전송되는 최대 배치 크기는 1개 행입니다.

  • Summarization: 요청당 40개 행으로 요청 제한이 있으며, 한 번에 전송되는 최대 배치 크기는 20개 행입니다.

  • Sentence Similarity: 요청당 10,000개 행으로 요청 제한이 있으며, 한 번에 전송되는 최대 배치 크기는 1,000개 행입니다.

  • Text Classification: 요청당 40개 행으로 요청 제한이 있으며, 한 번에 전송되는 최대 배치 크기는 20개 행입니다.

  • Text Generation: 요청당 40개 행으로 요청 제한이 있으며, 한 번에 전송되는 최대 배치 크기는 20개 행입니다.

  • Token Classification: 요청당 40개 행으로 요청 제한이 있으며, 한 번에 전송되는 최대 배치 크기는 20개 행입니다.

  • Translation: 요청당 40개 행으로 요청 제한이 있으며, 한 번에 전송되는 최대 배치 크기는 20개 행입니다.

• 응용 프로그램이 정기적으로 다시 로드되는 시나리오에서는 QVD 파일을 사용하여 기계 학습 예측을 캐시하고 새 행만 종료 지점으로 보내는 것이 가장 좋습니다. 이렇게 하면 Qlik Sense 응용 프로그램 다시 로드의 성능이 향상되고 모델 종료 지점의 로드가 줄어듭니다.

• 모델이 배포된 서비스에서 사용 가능한 리소스는 Qlik Sense 다시 로드 및 차트 응답성의 성능에 영향을 미치고 이를 제한합니다.

• 차트 표현식에서 Hugging Face 연결을 사용할 때 모델이 올바른 문자열/숫자 형식으로 처리해야 하므로 필드의 데이터 유형을 제공하는 것이 좋습니다. 차트 표현식에서 서버 측 확장의 한계는 데이터 유형이 로드 스크립트에 있는 것처럼 자동으로 감지되지 않는다는 것입니다.

• 상대 연결 이름을 사용 중이고 앱을 공유 공간에서 다른 공유 공간으로 이동하기로 결정하거나 앱을 공유 공간에서 개인 공간으로 이동하는 경우 분석 연결이 새 공간 위치를 반영하도록 업데이트되는 데 시간이 걸립니다.