Implementando modelos

Você pode implementar modelos de experimentos em espaços pessoais ou compartilhados. A implementação de um modelo o adiciona a uma implementação de ML nova ou existente. As implementações de ML podem ser criadas em espaços pessoais, compartilhados e gerenciados. Uma implementação de ML pode conter vários modelos, que podem ser usados em diferentes fluxos de trabalho de previsão. O número de implementações de ML é limitado pela assinatura.

O nível incluído em uma assinatura do Qlik Cloud define o número máximo de modelos implementados que podem ser criados em todos os locatários criados dentro da licença. 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 você atingiu o número máximo de modelos implementados, exclua um ou mais modelos implementados existentes ou atualize a assinatura para um nível superior.

Quando você implementa um modelo, o modelo é marcado com um ícone no experimento de ML. Este ícone pode ser clicado para ir diretamente para a implementação de ML. Você também pode acessar a implementação de ML no catálogo.

Você pode implementar um modelo na guia Modelos, Dados ou Analisar. Você pode optar por implementar um modelo em uma nova implementação ou em uma implementação existente.

Requisitos e permissões

Para saber mais sobre os requisitos do usuário para trabalhar com implementações e previsões de ML, consulte Quem pode trabalhar com o Qlik Predict.

Implementando um modelo em uma nova implementação de ML

Ao implementar um modelo, você pode criar uma nova implementação e adicionar o modelo a essa implementação.

Na guia Modelos

Faça o seguinte:

1. Na tabela Métricas do modelo, clique em ao lado de um modelo.

2. Clique em Implementar.

3. Selecione a opção para implementar o modelo em uma nova implementação.

4. Insira um Nome e selecione um Espaço. Você também tem a opção de adicionar uma descrição e tags.

5. Opcionalmente, selecione Habilitar acesso à API em tempo real. Esta opção é controlada por sua assinatura e permite previsões em que os dados aplicados estão na solicitação da API e os resultados estão na resposta.

6. Clique em Criar.

Agora você deve conseguir encontrar sua implementação de ML no catálogo.

Nas guias Dados ou Analisar

Faça o seguinte:

1. Na barra de ferramentas, use o menu suspenso para selecionar um modelo.

2. Clique em .

3. Clique em Implementar.

4. Selecione a opção para implementar o modelo em uma nova implementação.

5. Insira um Nome e selecione um Espaço. Você também tem a opção de editar a descrição e adicionar tags.

6. Opcionalmente, selecione Habilitar acesso à API em tempo real. Esta opção é controlada por sua assinatura e permite previsões em que os dados aplicados estão na solicitação da API e os resultados estão na resposta.

7. Clique em Criar.

Agora você deve conseguir encontrar sua implementação de ML no catálogo.

Implementando um modelo em uma implementação existente

Você também pode implementar um modelo em uma implementação que já existe. Você pode implementar modelos em implementações de ML para as quais tenha o acesso necessário.

Na guia Modelos

Faça o seguinte:

1. Na tabela Métricas do modelo, clique em ao lado de um modelo.

2. Clique em Implementar.

3. Selecione a opção para implementar o modelo em uma implementação existente.

4. Em Escolher implementação, selecione uma implementação usando o menu suspenso.

5. Você também tem a opção de editar a descrição.

6. Opcionalmente, selecione Habilitar acesso à API em tempo real. Esta opção é controlada por sua assinatura e permite previsões em que os dados aplicados estão na solicitação da API e os resultados estão na resposta.

7. Clique em Implementar.

Nas guias Dados ou Analisar

Faça o seguinte:

1. Na barra de ferramentas, use o menu suspenso para selecionar um modelo.

2. Clique em .

3. Clique em Implementar.

4. Selecione a opção para implementar o modelo em uma implementação existente.

5. Em Escolher implementação, selecione uma implementação usando o menu suspenso.

6. Você também tem a opção de editar a descrição.

7. Opcionalmente, selecione Habilitar acesso à API em tempo real. Esta opção é controlada por sua assinatura e permite previsões em que os dados aplicados estão na solicitação da API e os resultados estão na resposta.

8. Clique em Implementar.

Visualizando detalhes do modelo implementado

No painel Modelos implementáveis, você pode visualizar detalhes sobre um modelo que foi adicionado a uma implementação de ML.

Faça o seguinte:

1. Na implementação de ML, abra o painel Modelos implementáveis.

2. Em Todos os modelos na implementação, clique em ao lado do modelo e selecione Mostrar detalhes do modelo.

O painel de detalhes do modelo é aberto à direita, exibindo informações como os recursos do modelo, a descrição e os dados de experimento e treinamento.

Editando o nome e outros detalhes das implementações de ML

Faça o seguinte:

1. Abra uma implementação de ML do catálogo.

2. Clique em ao lado do nome da implementação.

3. Clique em Editar detalhes.

4. Edite o nome ou outros detalhes.

Excluindo implementações de ML

Você pode excluir uma implementação de ML do catálogo.

Gerenciando trabalhos de implementação de ML

Os administradores de locatários podem interromper ou cancelar trabalhos de implementação no centro de atividades de Administração. Para obter mais informações, consulte Administrando o Qlik Predict.

Configurando notificações

Você pode receber notificações quando um modelo é implementado a partir de um experimento. Para obter mais informações, consulte Configurando notificações para o Qlik Predict.