Работа с утверждением модели в качестве администратора

Чтобы модель в рамках развертывания машинного обучения можно было использовать для создания прогнозов, она должна быть активирована пользователем с достаточными правами. При активации модели все развертывания машинного обучения, использующие эту модель, активируются для прогнозирования.

Модели можно активировать и деактивировать по мере необходимости, чтобы оптимизировать использование подписки Qlik Cloud в организации. Процесс активации и деактивации моделей известен как утверждение модели.

Руководство для пользователей, не являющихся администраторами

Эта тема содержит инструкции по активации и деактивации моделей в качестве администратора. Для получения дополнительной информации об утверждении моделей для пользователей см. раздел Утверждение развернутых моделей.

Сведения об утверждении модели

Утверждение модели позволяет пользователям и администраторам контролировать количество развернутых моделей в рамках подписки Qlik Cloud, которые активированы для прогнозирования. Подписка Qlik Cloud ограничивает число развернутых моделей, которые могут быть использованы для прогнозирования в определенный момент. Функция утверждения моделей дает пользователям и администраторам возможность активировать или деактивировать модели и назначать разрешения для утверждения модели соответствующим образом. Это позволяет еще эффективнее использовать подписку.

Администраторы могут отслеживать, сколько развернутых моделей в данный момент активировано для прогнозирования, и сравнивать доступным количеством развернутых моделей для подписки.

Состояние утверждения модели

Состояние утверждения развернутой модели показывает, можно ли использовать ее для прогнозирования. Развернутая модель может находиться в одном из следующих состояний в определенный момент времени:

Активно: модель активна и может генерировать прогнозы. Когда модель находится в этом состоянии, она учитывается в общем количестве развернутых моделей, разрешенных для подписки.
Неактивно: модель неактивна и не может генерировать прогнозы. Когда модель находится в этом состоянии, она не учитывается в общем количестве развернутых моделей, разрешенных для подписки.
Запрошено: утверждение модели запрошено, но еще не предоставлено. Когда модель находится в состоянии Запрошено, она не учитывается в общем количестве развернутых моделей, разрешенных для подписки.

Администраторы могут просматривать текущее состояние утверждения для любой модели в клиенте. Эту информацию можно найти в разделе Qlik Predict центра активности Администрирование.

Вкладка «Развернутые модели» в разделе 'Qlik Predict' консоли управления. — Вкладка развернутые модели в разделе Qlik Predict центра активности Администрирование. Столбец Состояние модели указывает на состояние утверждения модели.

Активация и деактивация моделей в качестве администратора

Администраторы клиента, а также все пользователи, которым были предоставлены права администратора для утверждения модели (см. Работа с утверждением модели в качестве администратора), могут следовать приведенной ниже процедуре.

При активации или деактивации прогнозов для модели прогнозирование активируется или деактивируется для всех развертываний машинного обучения, использующих эту модель.

Выполните следующие действия.

В центре активности Администрирование перейдите в раздел Qlik Predict.
На вкладке Развернутые модели установите флажки рядом с моделями, которые нужно активировать или деактивировать.
Щелкните Активировать модели или Деактивировать модели.
В диалоговом окне щелкните Активировать или Деактивировать.

Альтернативный вариант: щелкните Троеточие для просмотра дополнительных параметров рядом с конкретной моделью, затем нажмите Активировать или Деактивировать.

Для ознакомления с соответствующей процедурой для пользователей, не являющихся администраторами, см. раздел Активация и деактивация моделей пользователем.

Сценарии использования

Основная польза от утверждения модели заключается в более эффективном использовании подписки Qlik Cloud. При желании организация может дополнительно использовать утверждение моделей, чтобы обеспечить оптимальное качество развернутых моделей. Например, можно назначить права на утверждение модели определенному количеству пользователей, а остальные не смогут утверждать модели. Пользователи с правом на утверждение моделей могут обеспечить качество, чтобы помочь вашей организации создавать более точные и надежные прогнозы.

Деактивация развернутой модели ― это альтернатива удалению использующих ее развертываний машинного обучения. Деактивированная модель не учитывается как пригодная развернутая модель в подписке Qlik Cloud. Это позволяет более эффективно использовать выделенный объем клиента для развернутых моделей. Например, можно деактивировать устаревшие модели до появления новых данных для обучения, позволяя остальным пользователям выполнять прогнозирование на основе других моделей, пока есть такая возможность.

Методы и необходимые разрешения

Модель в рамках развертывания машинного обучения должна быть утверждена, прежде чем она сможет генерировать прогнозы. Утверждение модели может выполняться пользователями и администраторами.

Методы утверждения модели и необходимые разрешения
Метод утверждения	Где осуществляется утверждение	Необходимые разрешения
Пользователь	Развертывание машинного обучения	Право пользователя «Профессионал» или Full User Один из следующих наборов разрешений: Вариант 1 — все из перечисленного ниже: Встроенная роль безопасности Automl Deployment Contributor В разрешении Одобрите или отклоните модели машинного обучения установите Разрешено через User Default или настраиваемую роль безопасности Вариант 2 — одно из перечисленного ниже: В разрешении Управление развертываниями машинного обучения установите Разрешено через User Default или настраиваемую роль безопасности В разрешении администратора Управление развертываниями и экспериментом машинного обучения установите Разрешено через настраиваемую роль безопасности. В разрешении администратора Одобрить или отклонить модели машинного обучения установите Разрешено через настраиваемую роль безопасности. Требуемая роль в пространстве развертывания машинного обучения Для развертывания в общих пространствах используйте одну из следующих ролей: Владелец (пространства) Может управлять Может изменять Для развертывания в управляемых пространствах используйте одну из следующих ролей: Владелец (пространства) Может управлять
Администратор	Центр активности Администрирование	Одно из следующего: Роль безопасности Tenant Admin В разрешении администратора Управление экспериментами и развертываниями машинного обучения указано Разрешено через User Default или пользовательскую роль безопасности В разрешении администратора Одобрить или отклонить модели машинного обучения указано Разрешено через User Default или пользовательскую роль безопасности

Метод утверждения модели пользователем

Пользователь (не администратор) открывает развертывание машинного обучения, а затем активирует или деактивирует модели на панели Развертываемые модели.

Метод утверждения модели администратором

Администратор может активировать или заблокировать модели в разделе Qlik Predict центра активности Администрирование.

Назначение разрешений на утверждение модели

Дополнительно о том, как назначить разрешения, см:

Роли и разрешения для пользователей и администраторов (подписки на основе пользователей)
Роли и разрешения для пользователей и администраторов (подписки на основе объема)

Для получения дополнительной информации о доступных разрешениях в Qlik Cloud см. разделы:

Разрешения в роли User Default и в настраиваемых ролях (подписки на основе пользователей)
Разрешения в роли User Default и в настраиваемых ролях (подписки на основе объема)

Рабочий процесс

В этом разделе описывается примерный рабочий процесс, который позволяет извлечь максимальную пользу из функции утверждения модели.

Шаг 1. Развертывание модели пользователем

Когда модель впервые разворачивается в рамках развертывания машинного обучения, она переходит в состояние утверждения Запрошено. Это означает, что модель может быть одобрена пользователями и администраторами.

Шаг 2. Утверждение или отклонение модели

Пользователю или администратору необходимо активировать модель для создания прогнозов. Если принято решение запретить модели генерировать прогнозы, администратор может перевести ее в состояние Неактивно или оставить в состоянии Запрошено до тех пор, пока не потребуется одобрение.

Когда модель в развертывании машинного обучения одобрена и может генерировать прогнозы, она переходит в состояние Активно. Когда модель в развертывании машинного обучения деактивирована и не может создавать прогнозы, она переходит в состояние Неактивно.

Шаг 3. Изменение состояния модели с течением времени

Со временем модель может быть заменена другими моделями, или в клиенте может потребоваться деактивировать некоторые модели, чтобы генерировать прогнозы с использованием других моделей. Это может быть временным решением для более эффективного использования развернутых моделей, включенных в подписку, или постоянным, если требуется сохранить модель только для справочных целей.

Помогла ли вам эта страница?

Если вы обнаружили какую-либо проблему на этой странице или с ее содержанием — будь то опечатка, пропущенный шаг или техническая ошибка, сообщите нам об этом!

Оставьте свой отзыв здесь