Ir para conteúdo principal Pular para conteúdo complementar

Administrando o Qlik Predict

Os recursos do Qlik Predict e as permissões de usuário podem ser administrados no centro de atividades de Administração.

A administração do Qlik Predict envolve o seguinte:

  • Exibição e administração de recursos e trabalhos de ML, incluindo a ativação e a desativação de modelos para fazer previsões. Isso é configurado na seção Qlik Predict do centro de atividades de Administração.

  • Controle do acesso e das permissões do usuário para trabalhar com recursos do Qlik Predict. Isso é configurado na seção Gerenciar usuários do centro de atividades de Administração.

  • Monitoramento do consumo dos recursos de ML alocados para a assinatura. Monitorar as métricas de consumo nas seções Início e Qlik Predict do centro de atividades de Administração.

  • Geração de relatórios de treinamento para modelos treinados com o Qlik Predict.

Para obter informações sobre como criar experimentos e implementações, consulte Aprendizado de máquina com o Qlik Predict.

Tipos de administradores para o Qlik Predict

Várias permissões permitem que um usuário execute ações de administrador relacionadas ao Qlik Predict. Mais de uma dessas permissões pode ser aplicada a um único usuário. A lista a seguir descreve cada cenário de usuário para administrar o Qlik Predict:

  • Administradores de locatários: usuário com a função Tenant Admin.

  • Administradores de análises: usuários com a função Analytics Admin.

  • Administradores de aprovação de modelos: usuários que podem ativar e desativar modelos e realizar outras ações do Qlik Predict no centro de atividades de Administração. Esses são os usuários que têm a permissão Aprovar e rejeitar modelos de ML definida como Permitido.

  • Administradores do Qlik Predict:  usuários que podem visualizar todos os experimentos, modelos implementados e implementações de ML. Esses usuários também podem ativar e desativar modelos. Esses são os usuários que têm a permissão Gerenciar experimentos e implementações de ML definida como Permitido.

A tabela a seguir descreve o que é possível para cada cenário de usuário.

Permissões para administradores no Qlik Predict
Ação Administrador de locatários compatível Administrador de análises compatível Suporte ao administrador do aprovador de modelos Suporte ao administrador do Qlik Predict
Configurar funções e permissões do usuário Sim Não Não Não
Exibir todos os experimentos, modelos implementados e implementações de ML Sim Sim Sim Sim
Excluir qualquer experimento ou implementação Sim Sim Não Sim
Ativar e desativar qualquer modelo implementado Sim Não Sim Sim
Monitorar o consumo das capacidades do Qlik Predict para a assinatura Sim Sim Sim Sim
Parar ou cancelar trabalhos do Qlik Predict Sim Sim Não Não
Configurar avisos adicionais de aprovação de modelos Sim Sim Sim Sim
Gerar relatórios de treinamento para modelos de machine learning Sim Sim Não Sim

Navegando pela seção Qlik Predict no centro de atividades de Administração

Administre o Qlik Predict na seção Qlik Predict no centro de atividades de Administração. Todos os tipos de administradores do Qlik Predict podem visualizar as informações dessa seção. Dependendo do tipo de administrador que você é, você pode ser impedido de realizar determinadas ações.

Modelos implementados

A guia Modelos implementados mostra todos os modelos que foram implementados em implementações de ML. Administradores podem gerenciar o seguinte:

  • Ativar e desativar modelos para fazer previsões a partir de implementações de ML associadas.

    Trabalho com aprovação de modelos como administrador

  • Exibir o experimento de ML de origem em que um modelo foi treinado.

  • Exibir o status de aprovação e o último aprovador de um modelo.

  • Monitorar todas as instâncias de onde um modelo está implementado.

  • Gere relatórios de treinamento para modelos implementados.

Clique em Seta para baixo ao lado de um modelo para acessar detalhes adicionais, incluindo o histórico do modelo, detalhes sobre o experimento de origem e o nome do conjunto de dados de treinamento.

Implementações de ML

A guia Implementações de ML mostra todas as implementações de ML no locatário. Detalhes disponíveis incluem:

  • Data em que o modelo de origem foi implementado na implementação de ML.

  • Nome, status e último aprovador do modelo de origem.

Clique em Seta para baixo ao lado de um modelo para acessar detalhes sobre o modelo de origem para uma implementação de ML, incluindo histórico do modelo e informações sobre o experimento de origem.

Trabalhos

Na guia Trabalhos, gerencie os trabalhos do Qlik Predict. Para obter mais informações, consulte Interrompendo ou cancelando trabalhos.

Configurações

A guia Configurações permite que você configure opções adicionais para notificações de aprovação de modelos em todo o locatário. Para obter mais informações, consulte Configurando um aviso de aprovação adicional.

Gerenciando as permissões do Qlik Predict para usuários

Para que os usuários visualizem e trabalhem com os recursos do Qlik Predict, eles normalmente precisam de uma combinação de direitos de usuário, permissões atribuídas por meio das funções User Default e personalizadas e funções de segurança incorporadas. Em espaços compartilhados e gerenciados, os controles de acesso são definidos ainda mais pelas funções do espaço.

Para obter mais informações, consulte:

Modelo de aprovação para administradores

Antes de gerar previsões, um usuário ou um administrador deve aprovar o modelo dentro de uma implementação de ML.

Para obter mais informações sobre a aprovação do modelo para administradores, consulte Trabalho com aprovação de modelos como administrador.

Métodos de aprovação de modelos e permissões necessárias
Método de aprovação Onde a aprovação é realizada Permissões necessárias
Usuário Implementação de ML
  • Direito de usuário Professional ou Full User

  • Um dos seguintes conjuntos de permissões:

    • Opção 1 — todos os itens a seguir:

      • Função de segurança integrada do Automl Deployment Contributor

      • Permissão de usuário Aprovar ou rejeitar seus modelos de ML definida como Permitido por meio da função User Default ou de função de segurança personalizada

    • Opção 2 — um dos seguintes:

      • Permissão de usuário Gerenciar implementações de ML definida como Permitido por meio da função User Default ou de função de segurança personalizada

      • Permissão administrativa Gerenciar experimentos e implementações de ML definida como Permitido por meio de função de segurança personalizada

      • Permissão administrativa Aprovar ou rejeitar modelos de ML definida como Permitido por meio de função de segurança personalizada

  • Função de espaço necessária no espaço da implementação de ML

    • Para implementações em espaços compartilhados, um dos seguintes:

      • Proprietário (do espaço)

      • Pode gerenciar

      • Pode editar

    • Para implementações em espaços gerenciados, um dos seguintes:

      • Proprietário (do espaço)

      • Pode gerenciar

Administrador Centro de atividades do Administração

Uma das seguintes opções:

  • Função de segurança Tenant Admin

  • Permissão administrativa Gerenciar experimentos e implementações de ML definida como Permitido por meio da função User Default ou de função de segurança personalizada

  • Permissão administrativa Aprovar ou rejeitar modelos de ML definida como Permitido por meio da função User Default ou de função de segurança personalizada

Configurando um aviso de aprovação adicional

Sempre que um usuário abre uma implementação de ML que usa um modelo que está com aprovação pendente, uma mensagem aparece para notificá-lo de que a aprovação do modelo foi solicitada. Essa mensagem também é mostrada quando um usuário cria a primeira implementação de ML a partir de um determinado modelo.

Como administrador, você pode adicionar um aviso adicional para aparecer com esta mensagem. Para modificar o conteúdo desse aviso, você precisa de um dos seguintes itens:

  • Função de segurança Tenant Admin

  • A permissão de administrador para Aprovar ou rejeitar modelos de MLdefinida como Permitido

  • A permissão de administrador para Gerenciar experimentos e implementações de ML definida como Permitida.

  1. No centro de atividades de Administração, vá para Qlik Predict.

  2. Abrir a guia Configurações.

  3. No campo Aviso adicional, digite o aviso adicional que deseja mostrar aos usuários.

Interrompendo ou cancelando trabalhos

No centro de atividades de Administração, os administradores de locatários e de análises podem visualizar todo o conteúdo sobre os trabalhos do Qlik Predict. Eles podem ver os trabalhos atualmente em execução e em fila para treinamento de modelos, implementação e geração de previsões. Filtre a lista por tipo de trabalho e por nome do usuário.

Esses administradores podem parar ou cancelar trabalhos conforme necessário.

  1. Em Administração, vá para Qlik Predict.

  2. Abrir a guia Trabalhos.

  3. Clique em Três pontos para mostrar mais opções ao lado de um trabalho.

    Nota informativaComo alternativa, selecione vários trabalhos clicando nas linhas de cada trabalho.
  4. Clique em Cancelar trabalho.

  5. Confirme no diálogo de cancelamento do trabalho.

Os trabalhos são cancelados.

Monitorando o consumo do Qlik Predict para a assinatura

Você pode monitorar quantos modelos implementados estão atualmente ativados para criar previsões. No centro de atividades de Administração, abra a seção Início ou Qlik Predict. Os gráficos a seguir mostram quanto da capacidade do modelo Implementado (contando apenas os modelos ativos) está restando para a assinatura:

  • Qlik PredictModelos implementados do

  • Modelos implementados do Qlik Predict com previsões ativas

Essas informações também podem ser visualizadas na interface de implementação de ML por qualquer usuário que abra o recurso. As informações são mostradas na seção de status do modelo, na parte superior da página.

Uma assinatura do Qlik Cloud Analytics define um número máximo de modelos implantados que podem estar ativos ao mesmo tempo (em todos os locatários dentro da assinatura, para assinaturas de vários locatários). Esse limite de consumo é definido por modelo, o que significa que várias implementações de ML criadas a partir de um único modelo contam como um único modelo implementado. Se tiver atingido o número máximo de modelos implementados ativos, você poderá executar uma das seguintes ações:

  • Desativar um ou mais modelos ativos no momento para abrir espaço para novos modelos.

  • Exclua um ou mais modelos implementados existentes para abrir espaço para novos modelos.

  • Se precisar ter todos os modelos atuais e futuros ativados ao mesmo tempo, atualize a Assinatura para um nível mais alto. Para obter informações sobre as opções de upgrade, consulte a descrição do produto Assinaturas do Qlik Cloud®.

Gerar relatórios de treinamento de ML

Os administradores podem baixar relatórios de treinamento para modelos treinados com o Qlik Predict. Relatórios de treinamento estão em formato PDF e são baixados diretamente para a máquina local do usuário.

Sem nenhum privilégio de administrador, os usuários do Qlik Predict podem gerar relatórios de treinamento para modelos de experimentos e implementações aos quais têm acesso. Os administradores de locatários e de análises, bem como os usuários com a permissão Gerenciar experimentos e implementações de ML definida como Permitido, podem gerar relatórios das seguintes maneiras:

  • No centro de atividades do Administração.

  • A partir de uma experiência de ML.

  • A partir de uma implementação de ML.

Para obter mais informações, consulte Download de relatórios de treinamento de ML como administrador.

Esta página ajudou?

Se você encontrar algum problema com esta página ou seu conteúdo – um erro de digitação, uma etapa ausente ou um erro técnico – avise-nos!