Перейти к основному содержимому
Azure ML

НА ЭТОЙ СТРАНИЦЕ

Azure ML

Azure ML — это платформа машинного обучения для автоматизации, обеспечения и ускорения обработки прогнозной аналитики, которая помогает специалистам по обработке и анализу данных создавать и разворачивать точные прогнозные модели.

Поддерживаются следующие службы Azure ML:

  • Автоматизированное машинное обучение (МО)

  • Дизайнер

Чтобы подключиться к Azure ML, сначала необходимо создать модель (или получить доступ к модели) и развернуть ее в конечной точке на платформе Azure ML. Эта конечная точка должна быть общедоступной для Qlik Cloud.

https://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning/.

Ограничения

  • Azure ML использует ограничения и квоты:

    https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-manage-quotas.

  • Квоты Azure для развернутых моделей и запросов будут обуславливать и ограничивать производительность при перезагрузке Qlik Sense, а также скорость отклика диаграмм при вызове конечных точек Azure ML.

  • Коннектор Azure ML имеет ограничение: 200 000 строк на запрос. Запросы отправляются в службу конечной точки пакетами по 2000 строк. В сценариях, где требуется обработка большего количества строк, используйте цикл в скрипте загрузки данных, чтобы обрабатывать больше строк в пакетах.

  • В сценарии с регулярной перезагрузкой приложения лучше всего кэшировать прогнозы с использованием файла QVD и отправлять в конечную точку только новые строки. Это улучшит производительность при перезагрузке приложения Qlik Sense и уменьшит нагрузку на конечную точку Azure ML.

  • При использовании Azure ML в выражении диаграммы важно указывать типы данных полей, так как необходимо обрабатывать их в правильном формате «строка/числовое значение». Использование серверных расширений в выражениях диаграмм имеет ограничение: типы данных не обнаруживаются автоматически так, как это делается в скрипте загрузки.

  • Если используется относительное имя подключения и необходимо перенести приложение из одного общего пространства в другое или перенести приложение из общего пространства в личное, то может потребоваться время на обновление аналитического подключения с учетом нового расположения пространства.