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. Эти сведения можно найти в разделе AutoML в центре активности Администрирование.
Вкладка Развернутые модели в разделе AutoML в центре 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 выберите AutoML.
-
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 
рядом с конкретной моделью, затем нажмите Активировать или Деактивировать.
Для ознакомления с соответствующей процедурой для пользователей, не являющихся администраторами, см. раздел Активация и деактивация модели пользователем.
Настройка разрешений на утверждение модели для администраторов
В Администрирование все администраторы клиента также могут активировать и деактивировать любую модель в клиенте. Администраторы клиента также могут разрешить другим пользователям активировать и деактивировать модели в разделе Администрирование. Чтобы предоставить эти разрешения пользователям, администратор клиента должен создать пользовательскую роль администратора и назначить ее определенным пользователям.
Выполните следующие действия.
-
В центре активности Администрирование выберите раздел Пользователи.
-
Переключитесь на вкладку Разрешения и нажмите Создать, чтобы создать новую пользовательскую роль.
-
Введите имя и, по желанию, описание для новой роли.
-
В разделе Разрешения раскройте Инструменты администратора.
-
Чтобы активировать разрешение Одобрите или отклоните модели AutoML, в раскрывающемся меню выберите Разрешено.
-
Щелкните Подтвердить.
-
Вернитесь на вкладку Все пользователи.
-
Установите флажки для пользователей, которым требуется разрешить утверждать модели в качестве администратора.
-
Щелкните Изменить роли.
-
Назначьте новую пользовательскую роль конкретным пользователям и нажмите Сохранить.
Конфигурация разрешений на утверждение модели для пользователей
Если у пользователя есть соответствующие права, он может включить или отключить модели для создания прогнозов. Для пользователей этот процесс выполняется, когда они открывают развертывание машинного обучения.
В дополнение к обязательным ролям безопасности и ролям пространства, пользователю необходимо задать значение Разрешено для разрешения Одобрите или отклоните ваши модели AutoML. Это можно сделать одним из следующих способов.
-
Назначение разрешения в роли User Default (затрагивает всех пользователей)
-
Назначение разрешений в виде пользовательской роли (затрагивает только тех, кому назначена пользовательская роль)
Роль User Default
Администраторы клиента могут настраивать разрешения User Default для утверждения модели пользователем. По умолчанию роль User Default позволяет любому пользователю активировать и деактивировать модели, к которым он имеет доступ. Администратору может потребоваться изменить этот уровень разрешений.
Выполните следующие действия.
-
В центре активности Администрирование выберите раздел Пользователи.
-
Перейдите на вкладку Разрешения.
-
Щелкните User Default.
-
Разверните элемент Функции и действия.
-
Используйте раскрывающееся меню, чтобы изменить значение для разрешения Одобрите или отклоните ваши модели AutoML.
-
Щелкните Подтвердить.
Пользовательские роли
Администраторы клиента также могут создавать пользовательские роли, чтобы повышать права для определенных пользователей выше User Default. Администратор может ограничить утверждение моделей пользователями в User Default, а затем создать пользовательскую роль, чтобы разрешить только определенным пользователям активировать и деактивировать модели.
Выполните следующие действия.
-
В центре активности Администрирование выберите раздел Пользователи.
-
Переключитесь на вкладку Разрешения и нажмите Создать, чтобы создать новую пользовательскую роль.
-
Введите имя и, по желанию, описание для новой роли.
-
В разделе Разрешения разверните элемент Функции и характеристики.
-
Чтобы активировать разрешение Одобрите или отклоните модели AutoML, в раскрывающемся меню выберите Разрешено.
-
Щелкните Подтвердить.
-
Вернитесь на вкладку Все пользователи.
-
Установите флажки для пользователей, которым требуется разрешить утверждать модели в качестве пользователей.
-
Щелкните Изменить роли.
-
Назначьте новую пользовательскую роль конкретным пользователям и нажмите Сохранить.
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 требования
Модель в рамках развертывания машинного обучения должна быть утверждена, прежде чем она сможет генерировать прогнозы. Утверждение модели может выполняться пользователями и администраторами.
| Метод утверждения | Где осуществляется утверждение | Необходимые разрешения |
|---|---|---|
| Пользователь | Развертывание машинного обучения |
Все из перечисленного:
|
| Администратор | Центр активности Администрирование |
Одно из следующего:
|
Метод утверждения модели пользователем
Пользователь (не администратор) открывает развертывание машинного обучения, а затем активирует или деактивирует исходную модель.
Метод утверждения модели администратором
Администратор активирует или деактивирует модели из раздела AutoML в центре активности Администрирование.
Разрешения на утверждение модели
В этом разделе описаны разрешения, необходимые для активации и деактивации моделей. Управление разрешениями на утверждение модели осуществляется путем редактирования роли User Default и назначения пользовательских ролей.
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 пользовательских ролях (подписки на основе пользователей)
-
Разрешения в роли User Default и в пользовательских ролях (подписки на основе объема)
Разрешения пользователя с правом на утверждение модели
Разрешение Одобрите или отклоните ваши модели AutoML дает пользователям право активировать и деактивировать модели из интерфейса развертывания машинного обучения. Разрешение администратора Одобрите или отклоните модели AutoML также управляет наличием такой возможности.
Роли пространства дополнительно управляют правом пользователя выполнять действия по утверждению модели. Чтобы активировать и деактивировать модели из развертывания машинного обучения, пользователю необходимо иметь следующие роли.
-
Общие пространства: роль Владелец, Может управлять или Может изменять в пространстве, где находится развертывание машинного обучения.
-
Управляемые пространства: роль Владелец или Может управлять в пространстве, где расположено развертывание машинного обучения.
Администраторы с правом на утверждение модели могут активировать и деактивировать модели из любого развертывания машинного обучения, для которого у них есть соответствующие роли пространства, перечисленные выше. Чтобы активировать и деактивировать модели, используемые в развертывании машинного обучения в личном пространстве другого пользователя, администратор с правом на утверждение модели должен использовать центр активности Администрирование.
Разрешения администратора с правом на утверждение модели
Разрешение администратора Одобрите или отклоните модели AutoML со значением Разрешено предоставляет пользователю возможность активировать и деактивировать модели. Данное разрешение позволяет выполнять эти действия из центра активности Администрирование, а также дополнительно из интерфейса развертывания машинного обучения (при наличии соответствующих ролей в пространстве).
Все администраторы клиента также могут активировать и деактивировать любую модель из центра активности Администрирование.
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 становится видимой в центре активности Администрирование и администраторы могут ее одобрить или отклонить. Любой пользователь, открывший развертывание машинного обучения, также получит уведомление о том, что модель необходимо одобрить, прежде чем с ее помощью можно будет генерировать прогнозы.
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 исходная модель в развертывании машинного обучения утверждена и может генерировать прогнозы, она переходит в состояние Активно. Когда исходная модель в развертывании машинного обучения деактивирована для создания прогнозов, 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.