Управление Qlik AutoML
Администраторы клиента могут управлять ресурсами AutoML и разрешениями пользователей в центре активности Администрирование.
Администрирование AutoML подразумевает выполнение следующих действий.
Просмотр и администрирование ресурсов и заданий машинного обучения, включая активацию и деактивацию моделей для создания прогнозов. Эти сведения можно найти в разделе AutoML в центре активности Администрирование.
Управление доступом и разрешениями пользователей для работы с ресурсами AutoML. Эти сведения можно найти в разделе Пользователи в центре активности Администрирование.
Мониторинг потребления выделенных ресурсов машинного обучения для подписки. Отслеживайте показатели потребления в разделах Главная и AutoML в центре активности Администрирование.
Для получения информации о создании экспериментов и развертываний см. раздел Машинное обучение с помощью Qlik AutoML.
Типы администраторов для AutoML
Следующие пользователи имеют возможность управлять Qlik AutoML в центре активности Администрирование.
Администраторы клиента: пользователь с ролью Tenant Admin.
Администраторы аналитики: пользователи с ролью Analytics Admin.
Администраторы, утверждающие модели: пользователи, у которых нет ролей администратора, но которым назначены определенные разрешения администратора с помощью User Default и пользовательских ролей. В частности, им необходимо разрешение Одобрите или отклоните модели AutoML, для которого задано значение Разрешено.
В следующей таблице описано, что может делать каждый администратор.
| Действие | Поддерживается роль администратора клиента | Поддержка администраторов аналитики | Поддерживается администратор, утверждающий модели |
|---|---|---|---|
| Настройка ролей и разрешений пользователей | Да | Нет | Нет |
| Просмотр всех экспериментов, развернутых моделей и развертываний машинного обучения | Да | Да | Да |
| Активация и деактивация любой развернутой модели | Да | Нет | Да |
| Мониторинг потребления объема AutoML для подписки | Да | Да | Да |
| Остановка или отмена заданий AutoML | Да | Да | Нет |
| Настройка дополнительных уведомлений об утверждении моделей | Да | Да | Да |
Навигация по разделу AutoML в центре активности Администрирование
Управляйте AutoML в разделе AutoML центра активности Администрирование. Все типы администраторов AutoML могут просматривать информацию в этом разделе. В зависимости от типа администратора некоторые действия могут быть недоступны.
Развернутые модели
На вкладке Развернутые модели отображаются модели, развернутые в рамках развертывания машинного обучения. Администратор может управлять следующими функциями.
Активация и деактивация моделей для создания прогнозов на основе связанных развертываний машинного обучения.
Просмотр исходного эксперимента машинного обучения, в котором обучалась модель.
Просмотр состояния утверждения и последнего утверждающего модели.
Мониторинг всех экземпляров, в которых развернута модель.
Щелкните 
рядом с моделью, чтобы получить доступ к дополнительным сведениям, включая историю модели, сведения об исходном эксперименте и имя набора данных для обучения.
Развертывания машинного обучения
На вкладке Развертывания машинного обучения отображаются все развертывания машинного обучения в клиенте. Доступны следующие подробные сведения.
Дата, когда исходная модель была развернута в рамках развертывания машинного обучения.
Имя, состояние и последний утверждающий исходной модели.
Щелкните рядом с моделью, чтобы получить доступ к сведениям об исходной модели для развертывания машинного обучения, включая историю модели и информацию об исходном эксперименте.
Задания
На вкладке Задания управляйте заданиями AutoML. Для получения дополнительной информации см. раздел Остановка и отмена заданий.
Параметры
На вкладке Параметры можно настроить дополнительные параметры уведомлений об утверждении модели на уровне клиента. Для получения дополнительной информации см. раздел Настройка дополнительных уведомлений об утверждении моделей.
Управление разрешениями для утверждения модели
Чтобы использовать развернутую модель для создания прогнозов, ее должен активировать пользователь или администратор с соответствующими разрешениями. Администратор может управлять тем, какие пользователи в клиенте могут активировать и деактивировать модели для прогнозирования. Процесс, предусмотренный для утверждающих пользователей, отличается от процесса для утверждающих администраторов. Для получения дополнительной информации см.:
Настройка разрешений на утверждение модели для администраторов
Конфигурация разрешений на утверждение модели для пользователей
Управление разрешениями для работы с ресурсами AutoML
Чтобы пользователи могли просматривать ресурсы AutoML и работать с ними, им необходимо сочетание прав пользователя и специальных ролей безопасности. В общих и управляемых пространствах контроль доступа дополнительно определяется ролями пространства.
Чтобы разрешить пользователям работать с экспериментами, разворачивать модели и создавать прогнозы, назначьте этим пользователям роль безопасности Automl Experiment Contributor или Automl Deployment Contributor, либо обе роли.
Для получения дополнительной информации см.:
Подписки на основе пользователей: Назначение ролей безопасности и пользовательских ролей
Подписки на основе объема: Назначение ролей безопасности и пользовательских ролей
Утверждение модели для администраторов
Прежде чем генерировать прогнозы, пользователь или администратор должен утвердить модель в рамках развертывания машинного обучения.
Для получения дополнительной информации об утверждении моделей для администраторов см. раздел Работа с утверждением модели в качестве администратора.
| Метод утверждения | Где осуществляется утверждение | Необходимые разрешения |
|---|---|---|
| Пользователь | Развертывание машинного обучения | Все из перечисленного:
|
| Администратор | Центр активности Администрирование | Одно из следующего:
|
Настройка дополнительных уведомлений об утверждении моделей
Каждый раз, когда пользователь открывает развертывание машинного обучения, в котором используется модель, ожидающая утверждения, появляется сообщение о том, что сделан запрос на утверждение модели. Это сообщение также отображается, когда пользователь создает первое развертывание машинного обучения, используя данную модель.
Администратор может добавить дополнительное уведомление, которое будет отображаться в этом сообщении. Чтобы изменить содержание этого уведомления, требуется одно из перечисленного ниже:
Роль безопасности Tenant Admin
Разрешение администратора Одобрите или отклоните модели AutoML, которому задано значение Разрешено
Выполните следующие действия.
В центре активности Администрирование выберите AutoML.
Откройте вкладку Параметры.
В поле Дополнительное уведомление введите сообщение, которое требуется показывать пользователям.
Остановка и отмена заданий
В центре активности Администрирование администраторы клиента и аналитики могут просматривать все содержимое о заданиях AutoML. В таблице перечислены выполняемые в данный момент и ожидающие в очереди задания для обучения модели, развертывания и прогнозирования. Можно фильтровать список по типу задания и по имени пользователя.
Эти администраторы могут останавливать или отменять задания по мере необходимости.
Выполните следующие действия.
В центре активности Администрирование перейдите в раздел AutoML.
Откройте вкладку Задания.
Щелкните
рядом с заданием.Примечание к информацииТакже можно выбрать несколько заданий, щелкая строки каждого из них.Нажмите Отменить задание.
Подтвердите действие в диалоговом окне «Отмена задания».
Задания отменены.
Мониторинг потребления AutoML для подписки
Можно отслеживать, сколько развернутых моделей в настоящее время активировано для создания прогнозов. В центре активности Администрирование откройте раздел Главная страница или AutoML. Следующие диаграммы показывают, какая часть объема для развернутых моделей (учитываются только активные модели) остается доступной в подписке:
Развернутые модели AutoML
Развернутые модели AutoML с активным прогнозированием
Эту информацию также может просмотреть в интерфейсе развертывания машинного обучения любой пользователь, который открывает ресурс. Информация отображается в разделе «Состояние модели» в верхней части страницы.
Подписка Аналитика Qlik Cloud определяет максимальное количество моделей, одновременно активных во всех клиентах, созданных в рамках подписки с несколькими клиентами. Этот предел потребления определяется по модели, то есть несколько развертываний машинного обучения на основе одной модели считаются одной развернутой моделью. Если достигнуто максимальное количество активных развернутых моделей, можно выполнить одно из следующих действий:
Деактивируйте одну или несколько активных в данный момент моделей, чтобы освободить место для новых.
Удалите одну или несколько существующих развернутых моделей, чтобы освободить место для новых.
Если требуется, чтобы все текущие и будущие модели были активированы одновременно, обновите подписку до более высокого уровня. Для получения информации о вариантах обновления см. описание продукта Подписки Qlik Cloud®.