Ana içeriğe geç Tamamlayıcı içeriğe geç

Databricks MLflow bağlantısı oluşturma

Databricks MLflow bağlantıları veri yükleme düzenleyicisi veya Kod düzenleyici içinde oluşturulur.

Bir bağlantı oluşturduktan sonra, hesaplamalar için Databricks MLflow öğesine göndermek üzere mevcut tablolardan veri seçebilir ve ardından bu verileri uygulamanıza yükleyebilirsiniz. Bu bağlantı, model uç noktalarını çağırmak ve gerçek zamanlı grafik ifadesi hesaplamaları gerçekleştirmek için veri komut dosyanızda ve grafik ifadelerinde kullanılabilir.

Bağlanmak istediğiniz Databricks MLflow hizmetinin ayarlarını ve erişim kimlik bilgilerini bilmelisiniz.

Yapılandırılabilir ayarlar

Aşağıdaki ayarlar bağlantı diyalog penceresinde yapılandırılabilir:

Bağlantı diyaloğundaki yapılandırılabilir ayarlar
Alan Açıklama
Yapılandırma Seçin

Yapılandırma: Modelinizin kullandığı Databricks MLflow sürümünü seçin. Şu seçenekler bulunur:

  • MLflow 1.0: Model, Databricks MLflow 1.x kullanılarak oluşturuldu.

  • MLflow 2.0: Model, Databricks MLflow 2.x kullanılarak oluşturuldu.

    Bilgi notu Databricks MLflow 2.0 (2.x sürümü) ile oluşturulan modellerde, veriler dataframe_split JSON (Databricks MLflow içindeki yapılandırılmış veriler için tercih edilen biçim) biçiminde Databricks konumuna gönderilir.
Model

Model URL'si: Databricks MLflow modelinin dağıtıldığı Databricks MLflow platformunun URL'si.

Kimlik doğrulaması

Databricks API Belirteci'ni sağlar.

Databricks MLflow üzerindeki tüm modellerin kimlikleri Databricks belirteci tabanlı kimlik doğrulama etkinleştirilmiş olarak doğrulanır. Bu, model kaynağına erişimi olan bir API belirteci oluşturulmasını gerektirir.

Yanıt Tablosu

Döndürülen Tablonun Adı: Dağıtılan makine öğrenmesi modelinden döndürülen tablonun adı.

Yanıt Alanları
  • Mevcut tüm alanları yükle: Makine öğrenmesi uç noktası tarafından döndürülen mevcut tüm alanların yüklenmesini etkinleştir. Bunu devre dışı bırakmak, uygulamaya yüklenecek tablo alanlarını ve değerlerini belirtmenize izin verir.

    Uygulama geliştirirken önce model uç noktasından döndürülen tüm alanları yüklemeniz, ardından uygulamadaki analiz için gerekli olmayabilecek alanları kaldırmanız önerilir.

  • Tablo Alanları (JMESPath): Tablo alanları şunlar eklenerek belirtilebilir:

    • Ad: uygulamaya yüklenecek tablonun adı.

    • Değer: JSON yanıt dizisindeki yanıt satırının adı.

    JMESPath sorgu dili JSON yanıt dizisini ayrıştırmak için kullanılabilir.

İlişkilendirme
  • İlişkilendirme Alanı: Benzersiz bir tanımlayıcı içeren giriş veri tablosundan bir alan.

    Döndürülen sonuçlar tablosunun, kaynak alanı tablosu ile bir anahtar kullanılarak ilişkilendirilmesi için, bir uç nokta isteğinde bulunurken bu alanın kaynak verilerine dahil edilmesi gerekir. Belirtilen alan yanıtta bir alan olarak döndürülür ve tahminlerin veri modelindeki kaynak verileri ile ilişkilendirilmesini olanaklı kılar. Bu, kaynak verilerden veya tablo yükleme işleminin bir parçası olarak benzersiz bir kimliği olan herhangi bir alan olabilir.

  • İlişkilendirme Alanını Gönder: İşaretlendiğinde, ilişkilendirme alanı olarak belirtilen alan hem Qlik Sense içine döndürülür hem de uç noktaya gönderilen alanlara dahil edilir.

    Alan kaynak verilerine aitse ve model tarafından bekleniyorsa İlişkilendirme Alanını Gönder seçeneği etkinleştirilerek modele gönderilmesi gerekir.

Ad Bağlantının adı. Ad girmezseniz varsayılan ad kullanılır.

Yeni bir bağlantı oluşturma

  1. Veri yükleme düzenleyicisi veya Kod düzenleyici aracılığıyla bağlayıcıya erişin.

    Yeni bağlantı oluştur'a tıklayın ve listeden Databricks MLflow bağlayıcısını işaretleyin.

  2. Bağlantı diyaloğu alanlarını doldurun.

  3. Oluştur'a tıklayın.

Bağlantınız artık Veri yükleme düzenleyicisi veya Kod düzenleyici içindeki Veri bağlantıları altında listelenir.

Bu sayfa size yardımcı oldu mu?

Bu sayfa veya içeriği ile ilgili bir sorun; bir yazım hatası, eksik bir adım veya teknik bir hata bulursanız, bize bildirin, düzeltelim!