Aprovando modelos implementados

Antes que o modelo em uma implantação de ML possa gerar previsões, ele precisa ser ativado por alguém com permissões suficientes. Quando um modelo é ativado, todas as implantações de ML que usam esse modelo são ativadas para previsões.

Os modelos podem ser ativados e desativados conforme necessário para ajudar sua organização a otimizar o uso da assinatura do Qlik Cloud. O processo de ativação e desativação de modelos é conhecido como aprovação de modelo.

Guia para administradores

Este tópico de ajuda descreve o processo de aprovação de modelo para usuários que não têm privilégios de Administrador. Para obter informações sobre a aprovação de modelos para administradores, incluindo a atribuição de permissões de aprovador de modelos, consulte Trabalho com aprovação de modelos como administrador.

Sobre a aprovação de modelos

A aprovação de modelos permite que usuários e administradores controlem o número de modelos Implementados na assinatura do Qlik Cloud que são ativados para fazer previsões. A assinatura do Qlik Cloud limita o número de modelos Implementados que podem ser usados para previsões em um determinado momento. Com a aprovação de modelos, os usuários e administradores podem ativar ou desativar modelos e atribuir permissões para a aprovação de modelos adequadamente. Isso permite um uso mais eficiente da assinatura.

Status de aprovação do modelo

O status de aprovação de um modelo implementado indica se ele pode ser usado para fazer previsões. Um modelo implementado pode estar em um dos seguintes status em um determinado momento:

• Ativa: o modelo está ativado e é capaz de gerar previsões.

• Inativo: o modelo está desativado e não pode gerar previsões.

• Solicitada: a aprovação do modelo foi solicitada, mas ainda não foi fornecida. Quando um modelo está no status Solicitado, ele não é contabilizado no número total de modelos implantados permitidos para a assinatura.

Status de aprovação do modelo mostrado na parte superior da interface quando você abre uma implementação de ML.

Ativando e desativando um modelo como usuário

Faça o seguinte:

1. Abra uma implementação de ML.

2. Na parte superior da interface, use o botão de alternância para alterar o modelo para Ativo ou Inativo.

Para obter o procedimento equivalente para administradores, consulte Ativando e desativando modelos como administrador.

Como saber se você pode ativar e desativar modelos

Sua capacidade de aprovar e rejeitar modelos depende das permissões atribuídas a você pelos administradores de locatários. Para exemplos específicos, consulte Métodos e requisitos.

Se for possível ativar e desativar um modelo para previsões, você poderá ver o botão de alternância na parte superior da interface ao abrir a implementação de ML. Essa chave seletora permite que você ative ou desative as previsões do modelo de origem. Você também pode visualizar a capacidade atual da assinatura para modelos ativos.

Se você não conseguir ativar ou desativar um modelo para fazer previsões, ainda poderá ver o status de aprovação do modelo de origem na parte superior da interface. No entanto, você não poderá alterar esse status.

Casos de uso

O principal benefício da aprovação do modelo é permitir um uso mais eficiente da assinatura do Qlik Cloud. Se desejar, sua organização também pode usar a aprovação de modelos para garantir a qualidade ideal dos modelos implementados. Por exemplo, é possível atribuir a um número seleto de usuários permissões para aprovação de modelos e restringir a aprovação de modelos para outros. Esses aprovadores de modelos podem aplicar a garantia de qualidade para ajudar sua organização a gerar previsões mais precisas e confiáveis.

Desativar um modelo implementado é uma alternativa para excluir as implementações de ML que o utilizam. Quando você desativa um modelo, ele não é contado como um modelo implementado utilizável em sua assinatura do Qlik Cloud. Isso permite que você use com mais eficiência a capacidade alocada do locatário para modelos implementados. Por exemplo, é possível desativar modelos desatualizados até que novos dados de treinamento estejam disponíveis, permitindo que outros usuários executem previsões de outros modelos enquanto houver capacidade para isso.

Métodos e requisitos

O modelo em uma implementação de ML precisa ser aprovado antes de gerar previsões. A aprovação do modelo pode ser realizada por usuários e administradores.

Método do usuário para aprovação do modelo

Um usuário (não administrador) abre a implementação de ML e, em seguida, ativa ou desativa o modelo de origem.

Método do administrador para aprovação de modelos

Um administrador ativa ou desativa modelos da seção AutoML no centro de atividades de Administração.

Permissões de aprovação do modelo

Esta seção descreve as permissões necessárias para ativar e desativar modelos. As permissões de aprovação do modelo são controladas por meio de edições na função User Default e da atribuição de funções personalizadas.

Para obter mais informações sobre como atribuir permissões, consulte:

• Funções e permissões para usuários e administradores (assinaturas baseadas em usuário)

• Funções e permissões para usuários e administradores (assinaturas baseadas em capacidade)

Para obter mais informações sobre as permissões disponíveis no Qlik Cloud, consulte:

• Permissões em User Default e funções personalizadas (assinaturas baseadas em usuário)

• Permissões em User Default e funções personalizadas (assinaturas baseadas em capacidade)

Permissões de aprovação do modelo

A permissão Aprovar ou rejeitar seus modelos do AutoML controla a capacidade de um usuário de ativar e desativar modelos da interface da implementação de ML. A permissão de administrador Aprovar ou rejeitar modelos do AutoML também controla essa capacidade.

Funções de espaço controlam ainda mais a capacidade do usuário de realizar ações de aprovação de modelos. Para ativar e desativar modelos de uma implementação de ML, o usuário precisa ter:

• Espaços compartilhados: as funções Proprietário, Pode gerenciar ou Pode editar no espaço em que a implementação de ML está localizada.

• Espaços gerenciados: as funções Proprietário ou Pode gerenciar no espaço em que a Implementação de ML está localizada.

Os aprovadores de modelos do administrador podem ativar e desativar modelos de qualquer implementação de ML para a qual tenham as funções de espaço aplicáveis listadas acima. Para ativar e desativar os modelos usados em uma implementação de ML no espaço pessoal de outro usuário, um administrador que aprova o modelo precisa usar o centro de atividades de Administração.

Permissões de aprovador do modelo de administrador

A permissão de administrador Aprovar ou rejeitar modelos do AutoML, com um valor de Permitido, dá ao usuário a capacidade de ativar e desativar modelos. Com essa permissão, você pode executar essas ações no centro de atividades de Administração e também na interface de implementação de ML (se tiver as funções de espaço correspondentes).

Todos os administradores de locatários também podem ativar e desativar qualquer modelo no centro de atividades de Administração.

Fluxo de trabalho

Esta seção descreve um exemplo de fluxo de trabalho que pode ser usado para tirar o máximo proveito da aprovação de modelos.

Etapas 1: Um usuário implementa o modelo

Quando um modelo é implementado pela primeira vez em uma Implementação de ML, ele entra no status de aprovação Solicitada. Isso significa que o modelo se torna visível no centro de atividades de Administração e os administradores podem aprová-lo ou rejeitá-lo. Qualquer usuário que Abrir implementação de ML também receberá um aviso informando que o modelo precisa ser aprovado antes de poder gerar Previsões.

Etapas 2: O modelo é aprovado ou rejeitado

Um usuário ou administrador precisa ativar o modelo para fazer previsões. Se for tomada a decisão de não permitir que o modelo gere previsões, um administrador aprovador poderá defini-lo como Inativo ou deixá-lo no status Solicitado até que a aprovação seja necessária.

Quando o modelo de origem em uma implementação de ML é aprovado e capaz de gerar previsões, ele tem o status Ativo. Quando o modelo de origem em uma implementação de ML tiver sido desativado da capacidade de fazer previsões, ele terá o status Inativo.

Etapa 3: O status do modelo é alterado ao longo do tempo

Com o tempo, um modelo pode ser substituído por outros modelos, ou o locatário pode precisar Desativar alguns modelos para permitir que outros modelos façam previsões. Essa pode ser uma solução temporária para usar com mais eficiência os modelos implementados incluídos na assinatura, ou pode ser permanente se você quiser manter o modelo apenas para fins de referência.