Źródło do analityki Databricks MLflow
Databricks MLflow to platforma uczenia maszynowego do automatyzacji, zapewniania i przyspieszania analiz predykcyjnych, która pomaga specjalistom od danych i analitykom w tworzeniu i wdrażaniu dokładnych modeli predykcyjnych.
Aby się połączyć z Databricks MLflow, musisz utworzyć model lub mieć do niego dostęp i wdrożyć go w punkcie końcowym na platformie Databricks MLflow. Ponadto ten punkt końcowy musi być publicznie dostępny dla Qlik Cloud.
Ograniczenia
-
Databricks MLflow ma przydział punktów końcowych: Więcej informacji zawiera temat Wprowadzenie do uczenia maszynowego z Databricks.
-
Zasoby dostępne w usługach Databricks MLflow, w których wdrożono model, wpłyną ograniczająco na wydajność ładowania Qlik Sense i responsywność wykresu.
-
Łącznik Databricks MLflow ma ograniczenie 200,000 wierszy na żądanie. Są one wysyłane do usługi punktu końcowego w partiach po 2,000 wierszy. Jeżeli wymagane jest przetworzenie większej liczby wierszy, użyj instrukcji Loop w skrypcie ładowania danych, aby przetworzyć więcej wierszy w partiach.
-
Kiedy aplikacja jest regularnie ładowana, najlepsza praktyka polega na buforowaniu prognoz przy użyciu pliku QVD i wysyłaniu do punktu końcowego prognoz tylko nowych wierszy. Poprawi to wydajność ponownego ładowania aplikacji Qlik Sense i zmniejszy obciążenie punktu końcowego Databricks MLflow.
-
Podczas używania połączeń Databricks MLflow w wyrażeniu wykresu ważne jest podanie typów danych pól, ponieważ model musi je przetworzyć w poprawnym formacie ciągu lub liczbowym. Ograniczenie rozszerzeń po stronie serwera w wyrażeniach wykresu polega na tym, że typy danych nie są automatycznie wykrywane tak jak w skrypcie ładowania.
-
Jeśli używasz względnej nazwy połączenia i zdecydujesz się przenieść aplikację z przestrzeni udostępnionej do innej przestrzeni udostępnionej lub jeśli przeniesiesz aplikację z przestrzeni udostępnionej do przestrzeni prywatnej, aktualizacja połączenia analitycznego w celu odzwierciedlenia nowej lokalizacji przestrzeni zajmie trochę czasu.