Ir para conteúdo principal Pular para conteúdo complementar

Limitações e capacidades do Qlik Predict

Esta página lista as limitações e capacidades gerais para a funcionalidade do Qlik Predict. Para capacidades específicas de assinaturas individuais do Qlik Cloud, consulte Qlik Pricing e Qlik Cloud® Subscriptions ou entre em contato com o representante da sua conta Qlik.

Limitações gerais

  • O Qlik Predict tem um limite de taxa de API de 300 solicitações por minuto.

  • Número máximo de colunas no conjunto de dados: 500

    Isso se aplica tanto a treinamento quanto a conjuntos de dados de aplicação. Para conjuntos de dados de treinamento, o limite é o número de colunas usadas como recursos em uma versão experimental. O conjunto de dados de origem pode conter mais colunas. Por exemplo, você pode ter um conjunto de dados com 501 colunas. O conjunto de dados ainda pode ser usado para treinamento se você remover um recurso durante a configuração do experimento.

  • Qualquer arquivo simples que pode ser carregado e perfilado no Qlik Cloud é compatível para uso no Qlik Predict.

    Para arquivos com várias tabelas, como arquivos do Microsoft Excel com várias pastas, somente a primeira tabela será importada. Se a criação de perfil de dados falhar para uma tabela (por exemplo, se estiver vazia), o arquivo não terá suporte.

Limitações do conjunto de dados de treinamento e de criação de perfil

Esta seção lista as diretrizes impostas aos tamanhos de conjunto de dados de treinamento no Qlik Predict.

Observe o seguinte:

  • As limitações se aplicam apenas aos dados incluídos na versão do experimento: todos os recursos incluídos, incluindo a coluna de destino.

  • As limitações se aplicam à criação de perfil de dados geral em toda a plataforma Qlik Cloud, ou são específicas para o Qlik Predict.

  • As limitações são capacidades máximas. Os limites da sua assinatura do Qlik Cloud podem ser menores.

Limites de tamanho do conjunto de dados para treinamento

Esses limites são capacidades técnicas para o tamanho, contagem de células e número de colunas incluídas em conjuntos de dados de treinamento.

Tamanhos máximos para conjuntos de dados de treinamento, por tipo de conjunto de dados
Tipo de conjunto de dados Tamanho máximo do conjunto de dados Contagem máxima de células do conjunto de dados Número máximo de colunas incluídas
CSV 2 GiB 100 milhões 500
Parquet 2 GiB 500 milhões 500
QVD 2 GiB 500 milhões 500
Outros 1 GiB 100 milhões 500

Além disso, certas funcionalidades de treinamento estão disponíveis apenas para conjuntos de dados com tamanhos e contagens de células específicos.

Disponibilidade de recursos de treinamento por tipo e tamanho de conjunto de dados
Tipo de conjunto de dados Engenharia de recursos de texto livre suportada Experimentos de séries temporais suportados Detecção de viés suportada
CSV Até 100 milhões de células ou 1 GiB (exceder qualquer um desses limites não é suportado) Até 1 GiB Até 1 GiB
Parquet Até 100 milhões de células ou 1 GiB (exceder qualquer um desses limites não é suportado) Até 1 GiB Até 1 GiB
QVD Até 100 milhões de células ou 1 GiB (exceder qualquer um desses limites não é suportado) Até 1 GiB Até 1 GiB
Outros Até 100 milhões de células ou 1 GiB (exceder qualquer um desses limites não é suportado) Até 1 GiB Até 1 GiB

Limitações de criação de perfil

Quando você adiciona um conjunto de dados de treinamento a um experimento, ele é analisado pelo perfil de dados do Qlik Cloud para estimar várias estatísticas (como contagem de células e contagem de valores distintos). Após executar uma versão do experimento, o pré-processamento do Qlik Predict é realizado, o que às vezes resulta em alterações em certas estatísticas.

Para grandes conjuntos de dados — aqueles que excedem 1 GiB — os dados são parcialmente perfilados. Isso pode fazer com que algumas estatísticas estimadas — por exemplo, contagens de linhas, células, valores distintos e nulos — mudem após a execução do treinamento.

Como resultado, com alguns grandes conjuntos de dados, você pode experimentar os seguintes erros de treinamento:

  • O treinamento falha devido a um conjunto de dados que excede a contagem de células permitida pela assinatura, mesmo que nenhum erro estivesse presente durante o perfilamento.

  • O treinamento falha porque a contagem de nulos excede o limite máximo permitido, mesmo que nenhum erro estivesse presente durante o perfilamento.

  • O tipo de experimento estimado é considerado incompatível com o conjunto de dados de treinamento, mesmo que nenhum erro estivesse presente durante o perfilamento.

Para as etapas de solução de problemas que você pode seguir para reduzir o tamanho do seu conjunto de dados, consulte Solução de problemas - Qlik Predict.

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!