Кто может работать с Qlik AutoML

Доступ пользователей к ресурсам и функциям AutoML определяют следующие факторы:

• Права пользователя

• Назначение специфических ролей безопасности

• Разрешения, назначенные с помощью User Default или пользовательских ролей

• Доступ к пространству, в котором находятся ресурсы

Для получения подробных сведений о каждом требовании см. разделы ниже.

Права пользователя

Для доступа к большинству возможностей Qlik AutoML требуется Право пользователя «Профессионал» или Full User в клиенте.

Пользователи с Права аналитика могут:

• запускать прогнозирования из развертываний машинного обучения при использовании приложения Qlik Sense. Это действие возможно, когда скрипт или визуализация использует подключение к данным для Qlik AutoML (например, коннектор Qlik AutoML, или подключение к пользовательскому API).

• действовать с правами администратора, утверждающего модели. То есть, имея достаточные разрешения, они могут получить доступ к ограниченной версии центра активности Администрирование и использовать его для активации или деактивации любой модели в клиенте. См. Разрешения, назначенные с помощью User Default или пользовательских ролей.

Роли безопасности AutoML

Администраторы клиента и владелец учетной записи службы могут вместе управлять тем, какие пользователи клиента могут работать с Qlik AutoML. Этот контроль обеспечивается путем назначения глобальных ролей пользователям.

Каждая роль определяет специфический контроль доступа в зависимости от типичных действий, которые будет выполнять пользователь. Доступны следующие роли пользователя:

• Automl Experiment Contributor

• Automl Deployment Contributor

Пользователь с ролью Automl Experiment Contributor обычно создает эксперименты машинного обучения и управляет ими. Он также может просматривать развертывания машинного обучения и создавать новые развертывания на основе экспериментов.

Пользователь с ролью Automl Deployment Contributor обычно работает с развертываниями машинного обучения. Он может создавать развертывания машинного обучения, управлять ими, а также настраивать и выполнять прогнозирования на основе таких развертываний. Пользователь с этой ролью также может просматривать эксперименты машинного обучения.

Пользователю могут быть одновременно назначены обе эти роли. Пользователи, которым не назначена ни одна из этих ролей, не могут просматривать или использовать ресурсы AutoML.

Для получения дополнительной информации см. раздел Права, предоставляемые ролями безопасности (подписки на основе пользователей) или Права, предоставляемые ролями безопасности (подписки на основе объема).

Разрешения, назначенные с помощью User Default или пользовательских ролей

После первоначального развертывания модели в рамках развертывания машинного обучения ее должен активировать утверждающий, прежде чем она станет доступна для прогнозирования. Утверждать модели могут пользователи или администраторы. Администраторы клиента также могут активировать и деактивировать любую модель в клиенте.

Администраторы клиента отвечают за назначение специфических разрешений пользователям и администраторам, чтобы они могли активировать и деактивировать модели. В зависимости от того, где утверждающий будет активировать и деактивировать модели, администратор клиента должен настроить разрешения через роль User Default, пользовательские роли, или используя оба варианта.

Для получения дополнительной информации о настройке этих разрешений см. разделы:

• Настройка разрешений на утверждение модели для администраторов

• Конфигурация разрешений на утверждение модели для пользователей

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

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

Пространства

Эксперименты, развертывания машинного обучения и наборы данных прогнозирования хранятся в каталоге. Для удобства поиска используйте фильтр по типу или коллекции.

Помимо ролей безопасности AutoML, разрешения для работы с AutoML дополнительно регулируются пространствами, в которых размещаются ресурсы.

Личное пространство

Эксперименты и развертывания машинного обучения можно создавать в личном пространстве с использованием применимых ролей безопасности.

Для создания и сохранения прогнозов в личном пространстве необходимы релевантные роли безопасности AutoML, а также роль Private Analytics Content Creator.

Общие и управляемые пространства

Для работы с ресурсами AutoML в общем или управляемом пространстве требуются соответствующие роли безопасности AutoML, а также достаточные права в пространстве. Для получения дополнительной информации о том, что требуется для каждого типа пространства, см.:

• Управление разрешениями в общих пространствах

• Управление разрешениями в управляемых пространствах

Администрирование экспериментов и развертываний машинного обучения

Администрирование через центры активности «Аналитики» или Наблюдения

В центрах активности «Аналитика» или Наблюдения администраторы клиента и аналитики могут выполнять следующие действия без дополнительных разрешений:

• Просмотр всех экспериментов и развертываний машинного обучения в пространстве

• Удаление экспериментов и развертываний машинного обучения (только администратор клиента может удалять эти ресурсы из личного пространства других пользователей)

Для других действий администратор может потребовать особых разрешений, например:

• Роли пространства

• Разрешения, назначенные с помощью User Default или пользовательских ролей

Администрирование через центр активности Администрирование

В центре активности Администрирование администраторы клиента и аналитики, а также пользователи со специальными разрешениями могут управлять AutoML.

Для получения дополнительной информации о специфических разрешениях для каждого администратора см. разделы Управление Qlik AutoML и Работа с утверждением модели в качестве администратора.