Wdrażanie modeli

Modele z eksperymentów można wdrażać w przestrzeniach prywatnych lub udostępnionych. Wdrożenie modelu powoduje dodanie go do nowego lub istniejącego wdrożenia uczenia maszynowego. Wdrożenia uczenia maszynowego można tworzyć w przestrzeniach prywatnych, udostępnionych i zarządzanych. Wdrożenie uczenia maszynowego może zawierać wiele modeli, które mogą być używane w różnych przepływach predykcji. Liczba wdrożeń uczenia maszynowego jest ograniczona przez subskrypcję.

Poziom zawarty w subskrypcji Qlik Cloud określa maksymalną liczbę wdrożonych modeli, które można utworzyć dla wszystkich dzierżaw utworzonych w ramach licencji. Ten limit wykorzystania jest definiowany dla każdego modelu, co oznacza, że wiele wdrożeń uczenia maszynowego utworzonych na podstawie jednego modelu liczy się jako jeden wdrożony model. W razie osiągnięcia maksymalnej liczby wdrożonych modeli usuń jeden lub więcej istniejących już wdrożonych modeli lub zmień poziom subskrypcji na wyższy.

Po wdrożeniu modelu jest on oznaczony ikoną w eksperymencie uczenia maszynowego. Można kliknąć tę ikonę, aby przejść bezpośrednio do wdrożenia uczenia maszynowego. Do wdrożenia uczenia maszynowego można też uzyskać dostęp z katalogu.

Model można wdrożyć z karty Dane, Modele lub Analizuj. Model można wdrożyć w nowym lub istniejącym już środowisku.

Wymagania i uprawnienia

Więcej informacji na temat wymagań dotyczących użytkowników w kontekście pracy z wdrożeniami i predykcjami uczenia maszynowego zawiera temat Kto może pracować z Qlik Predict.

Wdrożenie modelu do nowego wdrożenia uczenia maszynowego

Podczas wdrożenia modelu można utworzyć nowe wdrożenie i dodać model do tego wdrożenia.

Na karcie Modele

Wykonaj następujące czynności:

1. W tabeli Wskaźniki modelu klikniij obok modelu.

2. Kliknij Wdróż.

3. Wybierz opcję wdrożenia modelu w Nowym wdrożeniu.

4. Wprowadź Nazwę i wybierz Przestrzeń. Opcjonalnie dodaj opis i znaczniki.

5. Opcjonalnie wybierz Włącz dostęp do API w czasie rzeczywistym. Ta opcja jest kontrolowana przez Twoją subskrypcję i umożliwia predykcje, w których dane do zastosowania znajdują się w żądaniu API, a wyniki są w odpowiedzi.

6. Kliknij polecenie Utwórz.

Teraz powinno być możliwe znalezienie wdrożenia uczenia maszynowego w katalogu.

Na kartach Dane lub Analizuj

Wykonaj następujące czynności:

1. Na pasku narzędzi wybierz model z menu rozwijanego.

2. Kliknij .

3. Kliknij Wdróż.

4. Wybierz opcję wdrożenia modelu w Nowym wdrożeniu.

5. Wprowadź Nazwę i wybierz Przestrzeń. Opcjonalnie możesz edytować opis i dodać znaczniki.

6. Opcjonalnie wybierz Włącz dostęp do API w czasie rzeczywistym. Ta opcja jest kontrolowana przez Twoją subskrypcję i umożliwia predykcje, w których dane do zastosowania znajdują się w żądaniu API, a wyniki są w odpowiedzi.

7. Kliknij polecenie Utwórz.

Teraz powinno być możliwe znalezienie wdrożenia uczenia maszynowego w katalogu.

Wdrożenie modelu do istniejącego wdrożenia

Można również wdrożyć model w już istniejącym wdrożeniu. Możesz wdrożyć modele do wdrożeń uczenia maszynowego, do których masz wymagany dostęp.

Na karcie Modele

Wykonaj następujące czynności:

1. W tabeli Wskaźniki modelu klikniij obok modelu.

2. Kliknij Wdróż.

3. Wybierz opcję wdrożenia modelu w Istniejącym wdrożeniu.

4. W sekcji Wybierz wdrożenie wybierz wdrożenie za pomocą menu rozwijanego.

5. Opcjonalnie możesz edytować opis.

6. Opcjonalnie wybierz Włącz dostęp do API w czasie rzeczywistym. Ta opcja jest kontrolowana przez Twoją subskrypcję i umożliwia predykcje, w których dane do zastosowania znajdują się w żądaniu API, a wyniki są w odpowiedzi.

7. Kliknij Wdróż.

Na kartach Dane lub Analizuj

Wykonaj następujące czynności:

1. Na pasku narzędzi wybierz model z menu rozwijanego.

2. Kliknij .

3. Kliknij Wdróż.

4. Wybierz opcję wdrożenia modelu w Istniejącym wdrożeniu.

5. W sekcji Wybierz wdrożenie wybierz wdrożenie za pomocą menu rozwijanego.

6. Opcjonalnie możesz edytować opis.

7. Opcjonalnie wybierz Włącz dostęp do API w czasie rzeczywistym. Ta opcja jest kontrolowana przez Twoją subskrypcję i umożliwia predykcje, w których dane do zastosowania znajdują się w żądaniu API, a wyniki są w odpowiedzi.

8. Kliknij Wdróż.

Wyświetlanie szczegółów wdrożonego modelu

W panelu Modele do wdrożenia można wyświetlić szczegółowe informacje o modelu, który został dodany do wdrożenia uczenia maszynowego.

Wykonaj następujące czynności:

1. We wdrożeniu uczenia maszynowego otwórz panel Modele do wdrożenia.

2. W obszarze Wszystkie modele we wdrożeniu kliknij obok modelu i wybierz Pokaż szczegóły modelu.

Panel szczegółów modelu otwiera się po prawej stronie, wyświetlając informacje takie jak cechy modelu, opis oraz dane eksperymentu i do uczenia.

Edytowanie nazwy i innych szczegółów wdrożeń uczenia maszynowego

Wykonaj następujące czynności:

1. Otwórz wdrożenie uczenia maszynowego z katalogu.

2. Kliknij obok nazwy wdrożenia.

3. Kliknij Edytuj szczegóły.

4. Edytuj nazwę lub inne szczegóły.

Usuwanie wdrożeń uczenia maszynowego

Wdrożenie uczenia maszynowego można usunąć z katalogu.

Zarządzanie zadaniami wdrażania uczenia maszynowego

Administratorzy dzierżawy mogą zatrzymywać lub anulować zadania wdrażania z centrum aktywności Administrowanie. Więcej informacji zawiera temat Administrowanie programem Qlik Predict.

Konfigurowanie powiadomień

Gdy model zostanie wdrożony z eksperymentu, możesz otrzymywać powiadomienia. Więcej informacji zawiera temat Konfigurowanie powiadomień Qlik Predict.