ML dağıtımında çoklu modellerin kullanılması

ML dağıtımınıza, farklı deneylerden modeller de dahil olmak üzere çoklu modeller dağıtabilirsiniz. Deneylerden modellerin dağıtılması'ndan sonra, dinamik tahmin iş akışlarını yapılandırmak için ML dağıtımındaki Dağıtılabilirmodeller bölmesini kullanın. Tahminler oluşturulurken, kullandığınız modele bir takma isim olarak başvurulur. Bu takma isim sistemi, yeni bir ML dağıtımı oluşturmanıza gerek kalmadan zaman içinde modelleri değiştirmenize olanak tanır ve ayrıca üretim verileri üzerinde model performansının karşılaştırmalı olarak test edilmesini kolaylaştırır.

Model takma isimleri hem toplu tahmin hem de gerçek zamanlı tahmin iş akışlarında kullanılır. Bilgi için bk.:

• Toplu tahminler için model takma isimlerini yapılandırma

• Gerçek zamanlı tahminlerde model takma isimleriyle çalışma

Model takma isimleri nedir?

ML dağıtımınıza eklediğiniz her modele bir model takma isim olarak başvurulur. Takma isim, ML dağıtımınız içinde Qlik Predict modelini dağıtımdaki bir modelle tahminleri çalıştırmaya yönlendiren dinamik bir kapsayıcıdır. Takma isim içinde, güncel olmayan modellerin kolayca değiştirilmesine olanak sağlamak için modeller değiştirilebilir. Her bir model takma ismi için bir model eklenebilir. Takma isimler, tahmin yapılandırmalarını düzenlemeye, yeni bir ML dağıtımı oluşturmaya veya API çağrılarını güncellemeye gerek kalmadan bir tahmin oluşturma iş akışı içindeki modelleri kolayca değiştirmenize olanak tanır.

Her ML dağıtımının varsayılan bir takma ismi vardır. Varsayılan takma isim silinemez veya yeniden adlandırılamaz, ancak bununla tahminler oluşturmak için kullanılacak modeli kolayca değiştirebilirsiniz. ML dağıtımınızdan gelen tahminlerde kullanılacak bir takma isim belirtmezseniz, varsayılan bir takma isim kullanılır.

Bir ML dağıtımı, varsayılan takma isimler de dahil olmak üzere en fazla 10 isim içerebilir.

Model takma isimleri için kullanım örnekleri

• Tahmin yapılandırmalarında veya API çağrılarında güncelleme gerektirmeden güncelliğini yitirmiş modellerin zaman içinde yeniden eğitilmiş modellerle değiştirilmesi.

• Birden fazla ML dağıtımı oluşturmak zorunda kalmadan aynı üretim verileri üzerinde farklı modellerin performansını test etme ve karşılaştırma.

• Belirli koşullara bağlı olarak farklı modellerden tahminler üretmek için tek bir dağıtım kullanmak.

Modelleri ML dağıtımlarına dağıtmak için dikkat edilmesi gerekenler

Bir ML dağıtımına model eklerken, modeller Qlik Cloud Analizleri içerisinde farklı alanlarda olabilecek farklı ML deneylerinden olabilir. Aşağıdaki noktalara dikkat edin:

• ML dağıtımına bir model eklemek için, modelin varsayılan takma isimdeki modelle aynı deney türüne (ikili sınıflandırma, çok sınıflı sınıflandırma veya regresyon) sahip olması gerekir.

• Model şeması ve uygulama verileri uyumlu değilse, tahminler (toplu, gerçek zamanlı, doğrudan API veya bağlayıcı tabanlı) başarılı bir şekilde çalışamaz.

• Dağıtımlara model ekleyen ve model takma adlarıyla çalışan kullanıcılar için izin gereksinimleri vardır (örneğin, takma isim ekleme, yeniden adlandırma ve silme). Daha fazla bilgi için bk. İzinler.

Takma isimlerle çalışma

ML dağıtımı içindeki Dağıtılabilir modeller bölmesinde takma isimlerle çalışırsınız. Dağıtılabilir modeller bölmesi, model ataması için sezgisel bir sürükle ve bırak arayüzüne sahiptir.

Dağıtılabilir modellerde değişiklik yapmayı bitirdiğinizde, arayüzün sağ üst köşesindeki Değişiklikleri kaydet 'e tıklayın.

Takma isim eklemek isteğe bağlıdır. Birden fazla takma isimle çalışmanız gerekmiyorsa, yalnızca varsayılan takma isimle çalışabilir ve yalnızca bu takma ismi kullanarak modeller arasında geçiş yapabilirsiniz.

Başlarken

Modelleri takma isimlere atamadan önce, gerekli tüm modelleri ML dağıtımına dağıtmanız gerekir. Bu işlem, her bir modelin eğitildiği ML deneyinde gerçekleştirilir. Bilgi için bk. Modelleri dağıtma.

Takma isim ekleme

Önce boş bir takma isim oluşturun.

Aşağıdakileri yapın:

1. ML dağıtımında, Dağıtılabilir modeller bölmesini açın.

2. Kullanılabilir modeller altında Takma isim ekle'ye tıklayın.

3. Arayüzün sağ üst köşesindeki Değişiklikleri kaydet' e tıklayın.

Alternatif olarak, Dağıtımdaki tüm modeller altında bir modelin yanındaki öğesine tıklayın ve Yeni takma isim ekle öğesini seçin.

Bir takma isme model atama (varsayılan takma isim dahil)

Takma ismi ekledikten sonra, ona bir model atamanız gerekir. Bu iş akışını kullanarak varsayılan takma isme farklı bir model de atayabilirsiniz.

Aşağıdakileri yapın:

1. Dağıtımdaki tüm modeller altında, takma isme atamak istediğiniz modeli bulun.

2. Model adının yanında, modeli takma ismin üzerine sürükleyin.

   Alternatif olarak, modelin yanındaki öğesine tıklayın ve varsayılan takma isme atanan modeli değiştirmek için <Takma isim> ekle veya Varsayılan takma isimle değiştir öğesini seçin.

3. Arayüzün sağ üst köşesindeki Değişiklikleri kaydet'e tıklayın.

Takma isimleri yeniden adlandırma ve silme

Varsayılan takma isim dışındaki tüm takma isimleri yeniden adlandırabilir ve silebilirsiniz.

Aşağıdakileri yapın:

1. ML dağıtımında, Dağıtılabilir modeller bölmesini açın.

2. Model takma isminin yanındaki öğesine tıklayın ve Yeniden adlandır veya Sil öğesini seçin.

3. Arayüzün sağ üst köşesindeki Değişiklikleri kaydet'e tıklayın.

İzinler

ML dağıtımlarında dağıtılmış modellerle çalışmak, size belirli izinlerin atanmasını gerektirir. Gerekli alan rolleri hakkında bilgi için bkz.:

• Professional veya Full User yetkilendirmesi sahibi kullanıcılar için paylaşılan alan izinleri

• Analyzer yetkilendirmesi sahibi kullanıcılar için paylaşılan alan izinleri

• Yöneticiler için paylaşılan alan izinleri

• Professional veya Full User yetkilendirmesi sahibi kullanıcılar için yönetilen alan izinleri

• Analyzer yetkilendirmesi sahibi kullanıcılar için yönetilen alan izinleri

• Yöneticiler için yönetilen alan izinleri

Yöneticiyseniz kullanıcıların ML dağıtımlarında dağıtılan modellerle çalışmasına izin vermek için belirli yetkilendirmeler, güvenlik rolleri ve izinler atamanız gerekir. Bkz.:

• Model dağıtımı ve ML dağıtımlarının oluşturulması

• ML dağıtımlarının yönetimi