Перейти к основному содержимому Перейти к дополнительному содержимому

Создание подключения Databricks MLflow

Подключения Databricks MLflow создаются в редакторе загрузки данных или Редактор скриптов.

После создания подключения можно выбирать данные из доступных таблиц, отправлять их в Databricks MLflow для расчетов, а затем загружать результаты в приложение. Это подключение можно использовать в скрипте загрузки данных и в выражениях диаграммы для вызова конечных точек модели и выполнения расчетов выражения диаграммы в реальном времени.

Необходимо знать настройки и учетные данные для доступа к службе Databricks MLflow, к которой требуется подключиться.

Настраиваемые параметры

Следующие параметры можно настроить в диалоговом окне подключения.

Настраиваемые параметры в диалоговом окне подключения
Поле Описание
Выбрать конфигурацию

Конфигурация: Выберите версию Databricks MLflow, которую использует модель. Доступны следующие параметры.

  • MLflow 1.0: Эта модель создана с использованием Databricks MLflow 1.x.

  • MLflow 2.0: Эта модель создана с использованием Databricks MLflow 2.x.

    Примечание к информации Для моделей, созданных с использованием Databricks MLflow 2.0 (версий 2.x), данные оправляются в Databricks в формате dataframe_split JSON, который является предпочитаемым для структурированных данных в Databricks MLflow.
Модель

URL модели: URL-адрес платформы Databricks MLflow, на которой развернута модель Databricks MLflow.

Authentication (Проверка подлинности)

Предоставляет токен API Databricks.

Проверка подлинности для всех моделей в Databricks MLflow выполняется с использованием включенной проверки подлинности на основе ключей Databricks. Для этого требуется создать токен API, обеспечивающий доступ к ресурсу модели.

Response Table (Таблица ответа)

Name of Returned Table (Имя возвращенной таблицы): имя таблицы, возвращенной из развернутой модели машинного обучения.

Response Fields (Поля ответа)
  • Load all available fields (Загрузить все доступные поля): включает загрузку всех доступных полей, возвращенных конечной точкой машинного обучения. Отключив этот параметр, можно указать поля таблицы и значения, загружаемые в приложение.

    При разработке приложений рекомендуется сначала загружать все поля, возвращаемые конечной точкой модели, а затем по необходимости удалять те поля, которые не требуются для анализа в приложении.

  • Table Fields (JMESPath) (Поля таблицы (YJMESPath)): поля таблицы можно задать, добавляя следующие параметры.

    • Name (Имя): имя таблицы, которая будет загружаться в приложение.

    • Value (Значение): имя строки ответа в массиве ответа JSON.

    Для разбора массива ответа JSON можно использовать язык запроса JMESPath.

Association (Ассоциация)
  • Association Field (Поле ассоциаций): поле из таблицы входных данных, содержащее уникальный идентификатор.

    Включение этого поля в исходные данные требуется при отправке запроса конечной точки для связывания возвращенной таблицы результатов с исходной таблицей поля с помощью ключа. Назначенное поле будет возвращено как поле в ответе и обеспечит возможность связывания с исходными данными в модели данных. Это может быть любое поле с уникальным ИД: из исходных данных или из процесса загрузки таблицы.

  • Send Association Field (Отправить поле ассоциаций): когда этот флажок установлен, поле, указанное как поле ассоциаций, будет возвращено в Qlik Sense и включено в поля, отправляемые в конечную точку.

    Если поле относится к исходным данным и ожидается моделью, его необходимо отправить в модель, установив флажок Send Association Field (Отправить поле ассоциаций).

Имя Имя подключения. Если поле оставлено пустым, используется имя по умолчанию.

Создание нового подключения

  1. Вызовите коннектор через редактор загрузки данных или Редактор скриптов.

    Щелкните команду Создать новое подключение и выберите в списке коннектор Databricks MLflow.

  2. Заполните поля диалогового окна подключения.

  3. Нажмите кнопку Создать.

Теперь подключение отображается в списке Подключения к данным в Редактор загрузки данных или Редактор скриптов.

Помогла ли вам эта страница?

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