Wdrażanie modeli

Modele z eksperymentów można wdrażać w przestrzeniach prywatnych lub udostępnionych. Wdrożenia uczenia maszynowego można publikować w przestrzeniach zarządzanych. Każde wdrożenie uczenia maszynowego jest generowane na podstawie jednego algorytmu z jednej wersji eksperymentu. 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. Wdrożenie ML staje się również dostępne w katalogu.

Wymagania i uprawnienia

Więcej informacji na temat wymagań dotyczących użytkowników w kontekście pracy z wdrożeniami i predykcjami uczenia maszynowego zawiera temat Praca z wdrożeniami uczenia maszynowego.

Wdrażanie modeli

Model można wdrożyć na karcie Dane, Modele lub Analizuj.

Na kartach Dane lub Analizuj

Wykonaj następujące czynności:

1. Na pasku narzędzi wybierz model z menu rozwijanego.

2. Kliknij .

3. Kliknij Wdróż.

4. Wprowadź nazwę i przestrzeń oraz opcjonalnie edytuj opis i dodaj znaczniki.

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

6. Kliknij Wdróż.

Na karcie Modele

Wykonaj następujące czynności:

1. W tabeli Wskaźniki modelu klikniij obok modelu.

2. Kliknij Wdróż.

3. Wprowadź nazwę i przestrzeń oraz opcjonalnie edytuj opis i dodaj znaczniki.

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

5. Kliknij Wdróż.

Teraz powinno być możliwe znalezienie wdrożenia uczenia maszynowego w katalogu.

Edytowanie nazwy i innych szczegółów wdrożeń uczenia maszynowego

Wykonaj następujące czynności:

1. Otwórz wdrożenie uczenia maszynowego z katalogu.

2. Kliknij obok nazwy wdrożenia uczenia maszynowego.

3. 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 można znaleźć w temacie Administrowanie Qlik AutoML.

Konfigurowanie powiadomień

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