# Tworzenie połączenia Databricks MLflow

Połączenia Databricks MLflow tworzy się w narzędziu Edytor ładowania danych lub Skrypt.

Po utworzeniu połączenia można wybrać dane z dostępnych tabel, aby wysłać je do Databricks MLflow w celu obliczeń, a następnie załadować te dane do swojej aplikacji. Tego połączenia można używać w skrypcie ładowania danych oraz w wyrażeniach wykresu, aby wywoływać punkty końcowe modelu i dokonywać obliczeń wyrażeń wykresu w czasie rzeczywistym.

Musisz znać ustawienia i poświadczenia dostępu do usługi Databricks MLflow, z którą chcesz się połączyć.

## Konfigurowalne ustawienia

W oknie dialogowym Połączenie można konfigurować następujące ustawienia:

Konfigurowalne ustawienia w oknie dialogowym połączeń

| Pole | Opis |
| --- | --- |
| Select Configuration (Wybierz konfigurację) | Configuration (Konfiguracja): wybierz wersję Databricks MLflow używaną przez Twój model. Dostępne są następujące opcje:<br><br><ul> <li> <p>MLflow 1.0: model jest tworzony przy użyciu <span>Databricks MLflow</span> 1.x.</p> </li> <li> <p>MLflow 2.0: model jest tworzony przy użyciu <span>Databricks MLflow</span> 2.x.</p> <div><span>Informacja</span>                                 W przypadku modeli utworzonych przy użyciu <span>Databricks MLflow 2.0</span> (w wersjach 2.x) dane są wysyłane do <span>Databricks</span> w formacie dataframe_split JSON, który jest preferowanym formatem danych strukturalnych w <span>Databricks MLflow</span>. </div> </li> </ul> |
| Model | Model URL (Adres URL modelu): adres URL platformy Databricks MLflow, na której wdrożono model Databricks MLflow. |
| Uwierzytelnianie | Udostępnia Token API Databricks.<br><br>Wszystkie modele w Databricks MLflow są uwierzytelniane z włączoną funkcją uwierzytelniania opartą na tokenie Databricks. Wymaga to wygenerowania tokena API, który ma dostęp do zasobu modelu. |
| Tabela odpowiedzi | Name of Returned Table (Nazwa zwracanej tabeli): nazwa zwracanej tabeli z wdrażanego modelu uczenia maszynowego. |
| Pola odpowiedzi | <ul> <li> <p><span>Load all available fields</span> (Załaduj wszystkie dostępne pola): włącz ładowanie wszystkich dostępnych pól zwracanych przez punkt końcowy uczenia maszynowego. Wyłączenie tej opcji pozwala określić pola tabeli i wartości do załadowania do aplikacji.</p> <p>Podczas tworzenia aplikacji zaleca się najpierw załadować wszystkie pola zwracane z punktu końcowego modelu, a następnie ewentualnie usunąć pola, które nie są potrzebne do analizy w aplikacji.</p> </li> <li> <p><span>Table Fields (JMESPath)</span> (Pola tabeli (JMESPath): pola tabeli można określić, dodając:</p> <ul> <li> <p>Name: nazwa tabeli, która zostanie załadowana do aplikacji.</p> </li> <li> <p>Value: nazwa wiersza odpowiedzi w tablicy odpowiedzi JSON.</p> </li> </ul> <p>Do analizowania tablicy odpowiedzi JSON można użyć języka JMESPath.</p> </li> </ul> |
| Asocjacja | <ul> <li> <p><span>Association Field</span> (Pole asocjacji): pole z tabeli danych wejściowych zawierające unikatowy identyfikator.</p> <p>Pole to należy uwzględnić w danych źródłowych podczas tworzenia żądania punktu końcowego, aby zwrócona tabela wyników była powiązana z tabelą pól źródłowych przy użyciu klucza. Wyznaczone pole zostanie zwrócone jako pole w odpowiedzi i umożliwi powiązanie prognoz z danymi źródłowymi w modelu danych. Może to być dowolne pole z unikatowym identyfikatorem, pochodzące z danych źródłowych lub używane w ramach procesu ładowania tabeli.</p> </li> <li> <p><span>Wyślij pole asocjacji</span>: po wybraniu pole określone jako pole asocjacji zostanie zwrócone do <span>Qlik Sense</span> i uwzględnione wśród pól wysyłanych do punktu końcowego</p> <p>Jeśli pole należy do danych źródłowych i jest oczekiwane przez model, musi zostać wysłane do modelu przez włączenie opcji <span>Wyślij pole asocjacji</span>.</p> </li> </ul> |
| Nazwa | Nazwa połączenia. Jeśli nie wprowadzisz nazwy, zostanie użyta nazwa domyślna. |

## Tworzenie nowego połączenia

Wykonaj następujące czynności:

1. Uzyskaj dostęp do łącznika za pomocą narzędzia Edytor ładowania danych lub Skrypt.

2. Kliknij polecenie Utwórz nowe połączenie.

3. W obszarze Przestrzeń wybierz przestrzeń, w której będzie się znajdować połączenie.

4. Wybierz Databricks MLflow z listy łączników danych.

5. Wypełnij pola okna dialogowego połączenia.

6. Kliknij Utwórz.

Twoje połączenie jest teraz wyświetlane w obszarze Połączenia danych w narzędziu Edytor ładowania danych lub Skrypt.