Zatwierdzanie wdrożonych modeli
Zanim model w ramach wdrożenia uczenia maszynowego będzie mógł generować predykcje, musi zostać aktywowany przez osobę mającą dostateczne uprawnienia. Gdy model jest aktywowany, wszystkie wdrożenia uczenia maszynowego, które używają tego modelu, są aktywowane do predykcji.
Modele można aktywować oraz dezaktywować w zależności od potrzeb, aby pomóc organizacji w optymalizacji wykorzystania subskrypcji Qlik Cloud. Proces aktywowania oraz dezaktywowania nazywa się zatwierdzaniem modeli.
Przewodnik dla administratorów
Ten temat pomocy opisuje proces zatwierdzania modelu dla użytkowników, którzy nie mają żadnych uprawnień administratora. Informacje na temat zatwierdzania modeli przez administratorów, w tym przypisywania uprawnień dla osób zatwierdzających modele, zawiera temat Praca z zatwierdzaniem modeli jako administrator.
Informacje o zatwierdzaniu modeli
Zatwierdzanie modeli pozwala zarówno użytkownikom, jak i administratorom kontrolować liczbę wdrożonych modeli w ramach subskrypcji Qlik Cloud, które są aktywowane do tworzenia predykcji. Subskrypcja Qlik Cloud ogranicza liczbę wdrożonych modeli, które mogą być używane do predykcji w danym czasie. Dzięki zatwierdzaniu modeli użytkownicy mogą aktywować lub dezaktywować modele oraz odpowiednio przypisywać uprawnienia do zatwierdzania modeli. Pozwala to na bardziej efektywne wykorzystanie subskrypcji.
Status zatwierdzania modelu
Status zatwierdzenia wdrożonego modelu wskazuje, czy może on być używany do tworzenia predykcji. Wdrożony model może w danym czasie mieć jeden z następujących statusów:
-
Aktywny: model jest aktywny oraz zdolny do generowania predykcji.
-
Niektywny: model jest nieaktywny i niezdolny do generowania predykcji.
-
Żądane: poproszono o zatwierdzenie modelu, ale jeszcze nie zostało ono udzielone. Gdy model ma status Żądane, nie wlicza się on do łącznej liczby wdrożonych modeli dozwolonych dla subskrypcji.
Jeśli otworzysz wdrożenie języka maszynowego i zobaczysz baner u góry ekranu umożliwiający aktywację modelu domyślnego, model domyślny jest w stanie Nieaktywny lub Żądany. Ten baner jest usuwany, gdy model domyślny przechodzi do stanu Aktywny.
Aktywacja i dezaktywacja modelu przez użytkownika
Aktywacja domyślnego modelu we wdrożeniu
Wykonaj następujące czynności:
-
Otwórz wdrożenie uczenia maszynowego.
-
Na banerze u góry wdrożenia uczenia maszynowego kliknij pozycję Aktywuj model.
-
W otwartym oknie dialogowym kliknij Aktywuj model, aby potwierdzić.
Równoważną procedurę dla administratorów można znaleźć w temacie Aktywowanie i dezaktywowanie modeli jako administrator.
Aktywowanie i dezaktywowanie innych modeli we wdrożeniu
Wykonaj następujące czynności:
-
Otwórz wdrożenie uczenia maszynowego.
-
Przejdź do panelu Modele do wdrożenia.
-
W sekcji Wszystkie modele we wdrożeniu znajdź model, który chcesz aktywować lub dezaktywować.
-
Kliknij
obok modelu i wybierz opcję Ustaw model jako nieaktywny.
Równoważną procedurę dla administratorów można znaleźć w temacie Aktywowanie i dezaktywowanie modeli jako administrator.
Zastosowania
Główną korzyścią z zatwierdzania modeli jest bardziej efektywne korzystanie z subskrypcji Qlik Cloud. W razie potrzeby organizacja może dodatkowo korzystać z zatwierdzania modeli, aby zapewnić optymalną jakość wdrożonych modeli. Można na przykład przypisać wybranej liczbie użytkowników uprawnienia do zatwierdzania modeli i ograniczyć zatwierdzanie modeli dla innych osób. Te osoby zatwierdzające modele mogą egzekwować kontrolę jakości, aby pomóc organizacji w generowaniu dokładniejszych i bardziej wiarygodnych predykcji.
Dezaktywowanie wdrożonego modelu jest alternatywą dla usuwania wdrożenia maszynowego, które go używa. Po dezaktywacji modelu nie jest on uwzględniany w subskrypcji Qlik Cloud jako użyteczny, wdrożony model. Pozwala to na bardziej efektywne wykorzystanie pojemności przydzielonej dzierżawie dla wdrożonych modeli. Na przykład można dezaktywować przestarzałe modele do czasu udostępnienia nowych danych do uczenia, pozwalając innym użytkownikom na uruchamianie predykcji z innych modeli, dopóki istnieje taka możliwość.
Metody oraz wymagane uprawnienia
Model w ramach wdrożenia uczenia maszynowego musi zostać zatwierdzony, zanim będzie mógł generować predykcje. Modele mogą zatwierdzać użytkownicy i administratorzy.
| Metoda zatwierdzania | Gdzie odbywa się zatwierdzanie | Wymagane uprawnienia |
|---|---|---|
| Użytkownik | Wdrożenie uczenia maszynowego |
|
| Administrator | Centrum aktywności Administrowanie |
Jedno z następujących:
|
Metoda zatwierdzania modelu przez użytkownika
Użytkownik (niebędący administratorem) otwiera wdrożenie uczenia maszynowego, a następnie aktywuje lub dezaktywuje modele z panelu Modele do wdrożenia.
Metoda zatwierdzania modelu przez administratora
Administrator aktywuje lub dezaktywuje modele z sekcji Qlik Predict w centrum aktywności Administrowanie.
Przypisywanie uprawnień do zatwierdzania modeli
Więcej informacji na temat przypisywania uprawnień:
-
Role i uprawnienia dla użytkowników i administratorów (subskrypcje oparte na użytkownikach)
-
Role i uprawnienia dla użytkowników i administratorów (subskrypcje oparte na pojemności)
Więcej informacji o dostępnych uprawnieniach w Qlik Cloud zawiera temat:
-
Uprawnienia w roli User Default i rolach niestandardowych (subskrypcje oparte na użytkownikach)
-
Uprawnienia w roli User Default i rolach niestandardowych (subskrypcje oparte na pojemności)
Przepływ pracy
W tej sekcji przedstawiono przykładowy przepływ pracy, którego można użyć do maksymalnego wykorzystania zatwierdzania modeli.
Krok 1: Wdrożenie modelu przez użytkownika.
Gdy model jest po raz pierwszy wdrażany do uczenia maszynowego, uzyskuje status zatwierdzenia Żądane. Oznacza to, że model może zostać zatwierdzony przez użytkowników i administratorów.
Krok 2: zatwierdzenie lub odrzucenie modelu
Użytkownik lub administrator musi aktywować model do tworzenia predykcji. Jeśli zostanie podjęta decyzja, aby nie zezwalać modelowi na generowanie predykcji, administrator zatwierdzający może ustawić go jako Nieaktywny lub pozostawić w statusie Żądane do czasu zatwierdzenia.
Gdy model we wdrożeniu uczenia maszynowego jest zatwierdzony i zdolny do generowania predykcji, ma status Aktywny. Gdy model we wdrożeniu uczenia maszynowego zostanie wyłączony i nie będzie mógł dokonywać predykcji, będzie miał status Nieaktywny.
Krok 3: zmiana statusu modelu w czasie
Z czasem model może zostać zastąpiony przez inne modele lub dzierżawa może potrzebować dezaktywacji niektórych modeli, aby umożliwić innym modelom dokonywanie predykcji. Może to być rozwiązanie tymczasowe w celu bardziej efektywnego wykorzystania wdrożonych modeli uwzględnionych w subskrypcji lub stałe, jeśli chcesz zachować model wyłącznie do celów referencyjnych.