誰可以使用 Qlik Predict

核准或拒絕您的 ML 模型權限具有下列選項：

• 允許：從他們可以存取的任何 ML 部署中，使用者可以啟用和停用來源模型的預測。

• 不允許：從他們可以存取的任何 ML 部署中，使用者無法啟用或停用來源模型的預測。

管理 ML 部署權限具有下列選項：

• 允許：使用者可以檢視、管理、刪除，並使用 ML 部署執行預測。如果擁有 ML 實驗的足夠權限，他們也可以將模型部署到 ML 部署。此外，使用者可以檢視 ML 實驗。

  具有 允許 的使用者可以透過新增和移除模型，以及啟用和停用模型以進行預測，來管理 ML 部署。

• 不允許：使用者無法檢視、管理、刪除或執行 ML 部署的預測。他們也無法將模型部署到 ML 部署。

  具有 不允許 的使用者無法透過新增和移除已部署模型來管理 ML 部署，也無法啟用和停用這些模型以進行預測。

管理 ML 實驗權限具有下列選項：

• 允許：使用者可以檢視、建立、管理和刪除 ML 實驗，包括產品內存取 GenAI 以取得偏差偵測功能建議。他們也可以將實驗中的模型部署到 ML 部署中。

• 管理不含 GenAI 的 ML 實驗：使用者可以檢視、建立、管理和刪除 ML 實驗。他們也可以將實驗中的模型部署到 ML 部署中。他們無法在實驗中使用 GenAI 功能—也就是說，無法使用 GenAI 推薦用於偏差偵測的功能。

• 不允許：使用者無法檢視、建立、管理或刪除 ML 實驗。

核准或拒絕 ML 模型管理員權限具有下列選項：

• 允許：在 管理 活動中心，使用者可以啟用和停用對租用戶中任何已部署模型的預測。從他們可以存取的任何 ML 部署中，使用者也可以啟用和停用來源模型的預測。

• 不允許：在 管理 活動中心，使用者無法啟用或停用對租用戶中任何已部署模型的預測。不過，使用者可以從他們可以存取的任何 ML 部署中，啟用和停用來源模型的預測。

管理 ML 實驗和部署管理員權限具有下列選項：

• 允許：使用者可以檢視、管理、刪除，並使用 ML 部署執行預測。如果擁有 ML 實驗的足夠權限，他們也可以將模型部署到 ML 部署。此外，使用者可以檢視 ML 實驗。

• 不允許：使用者無法列出或刪除實驗或部署，或啟用和停用已部署的模型。他們無法存取 Qlik Predict 區段的 管理 活動中心。

實驗建立、使用和管理涉及下列動作：

• 建立 ML 實驗

• 刪除 ML 實驗

• 編輯 ML 實驗

• 在空間之間移動 ML 實驗

若要執行這些動作，使用者需要符合下列條件：

• Professional 使用者權利 (僅適用於基於使用者的訂閱)

• 下列其中之一：

  • Automl Experiment Contributor 內建安全性角色

  • 管理 ML 實驗權限設定為允許，或管理不含 GenAI 的 ML 實驗，透過User Default或自訂安全性角色

• 對於共用空間中的實驗，在 ML 實驗所在的空間中具有下列其中一個空間角色：

  • Owner (空間的)

  • Can manage

  • Can edit

在空間之間移動的情況下，使用者在目前空間和目標空間中都需要上述其中一個角色。

生成式 AI 已整合至 ML 實驗中的偏差偵測。若要使用此功能，使用者需要：

• Professional 使用者權利 (僅適用於基於使用者的訂閱)

• 下列其中之一：

  • Automl Experiment Contributor 內建安全性角色

  • 管理 ML 實驗權限透過 User Default 或自訂安全性角色設定為允許

• 對於共用空間中的實驗，在 ML 實驗所在的空間中具有下列其中一個空間角色：

  • Owner (空間的)

  • Can manage

  • Can edit

若要列出並開啟 ML 部署，使用者需要符合下列條件。符合這些需求的使用者也可以從 ML 部署產生訓練報告，並開啟譜系和影響分析。若要產生訓練報告，使用者需要對訓練該模型的實驗具有檢視存取權限。

• Professional 使用者權利 (僅適用於基於使用者的訂閱)

• 下列其中之一：

  • Automl Experiment Contributor 內建安全性角色

  • Automl Deployment Contributor 內建安全性角色

  • 透過 User Default 或自訂安全性角色，將 管理 ML 實驗 權限設定為 允許，或具備 管理不含 GenAI 的 ML 實驗 權限

  • 管理 ML 部署權限透過 User Default 或自訂安全性角色設定為允許

  • 管理 ML 實驗和部署管理員權限透過自訂安全性角色設定為允許

• 對於 共用空間 中的 ML 部署，在 ML 實驗所在的空間中具有下列其中一個空間角色：

  • Owner (空間的)

  • Can manage

  • Can edit

• 對於 受管理空間 中的 ML 部署，在 ML 實驗所在的空間中具有下列其中一個空間角色：

  • Owner (空間的)

  • Can manage

模型部署 and ML 部署的建立涉及下列動作：

• 將模型部署至新的 ML 部署中

• 將模型部署至現有的 ML 部署中

• 從 ML 部署中移除模型

管理 ML 部署涉及下列動作：

• 編輯 ML 部署詳細資訊

• 建立、編輯、刪除和變更批次預測組態的擁有者

• 建立、編輯和刪除預測排程

• 在 ML 部署中建立、重新命名和刪除 模型別名

• 在空間之間移動 ML 部署

若要執行這些動作，使用者需要符合下列條件：

• Professional 使用者權利 (僅適用於基於使用者的訂閱)

• 下列其中之一：

  • Automl Deployment Contributor 內建安全性角色

  • 管理 ML 部署權限透過 User Default 或自訂安全性角色設定為允許

• ML 部署空間中所需的空間角色 (或者，在空間之間移動的情況下，在目前和目標空間中)

  • 對於共用空間中的部署，為下列其中之一：

    • Owner (空間的)

    • Can manage

    • Can edit

  • 對於受管理空間中的部署，為下列其中之一：

    • Owner (空間的)

    • Can manage

若要刪除 ML 部署，使用者需要符合下列條件：

• Professional 使用者權利 (僅適用於基於使用者的訂閱)

• 下列其中之一：

  • Automl Deployment Contributor 內建安全性角色

  • 管理 ML 部署 權限設定為 允許 透過 User Default 或自訂安全性角色

  • 管理 ML 實驗和部署 管理員權限設定為 允許 透過自訂安全性角色

• ML 部署空間中所需的空間角色 (或者，在空間之間移動的情況下，在目前和目標空間中)

  • 對於共用空間中的部署，為下列其中之一：

    • Owner (空間的)

    • Can manage

    • Can edit

  • 對於受管理空間中的部署，為下列其中之一：

    • Owner (空間的)

    • Can manage

若要執行批次預測，使用者需要符合下列條件：

• Professional 使用者權利 (僅適用於基於使用者的訂閱)

• 下列其中之一：

  • Automl Deployment Contributor 內建安全性角色

  • 管理 ML 部署權限透過 User Default 或自訂安全性角色設定為允許

• ML 部署空間中所需的空間角色

  • 對於共用空間中的部署，為下列其中之一：

    • Owner (空間的)

    • Can manage

    • Can edit

  • 對於受管理空間中的部署，為下列其中之一：

    • Owner (空間的)

    • Can manage

• 在所需空間中儲存資料集的權限。若要在您的個人空間中儲存資料集，您需要 Private Analytics Content Creator 內建安全性角色。

若要透過即時 API 端點執行即時預測，使用者需要符合下列條件：

• 下列其中之一：

  • Automl Deployment Contributor 內建安全性角色

  • 管理 ML 部署權限透過 User Default 或自訂安全性角色設定為允許

  • 執行 ML API 並將連接器預測權限透過 User Default 或自訂安全性角色設定為允許

• ML 部署空間中所需的空間角色

  • 對於共用空間中的部署，為下列其中之一：

    • Owner (空間的) (包括 Analyzer 使用者)

    • Can manage

    • Can edit

    • Can consume data (包括 Analyzer 使用者)

  • 對於受管理空間中的部署，為下列其中之一：

    • Owner (空間的) (包括 Analyzer 使用者)

    • Can manage

    • Can consume data (包括 Analyzer 使用者)

若要使用 Qlik Predict 分析連接器執行預測，已具有處理 資料連線 存取權限的使用者需要符合下列條件：

• 下列其中之一：

  • Automl Deployment Contributor 內建安全性角色

  • 管理 ML 部署權限透過 User Default 或自訂安全性角色設定為允許

  • 執行 ML API 並將連接器預測權限透過 User Default 或自訂安全性角色設定為允許

• 若要在您個人空間中的應用程式或指令碼中使用連接器，您需要 Private Analytics Content Creator 內建安全性角色。

• ML 部署和 Qlik Predict 連線空間中所需的空間角色

  • 在共用空間中，為下列其中之一：

    • Owner (空間的) (包括 Analyzer 使用者)

    • Can manage

    • Can edit

    • Can consume data (包括 Analyzer 使用者)

  • 在受管理空間中，為下列其中之一：

    • Owner (空間的) (包括 Analyzer 使用者)

    • Can manage

    • Can consume data (包括 Analyzer 使用者)

若要在 ML 部署中啟用和停用模型，使用者需要符合下列條件：

• 專業使用者權利 (僅適用於以使用者為基礎的訂閱)。

• 以下其中一組權限：

  • 選項 1 — 以下全部：

    • Automl Deployment Contributor 內建安全性角色

    • 核准或拒絕 ML 模型使用者權限透過 User Default 或自訂安全性角色設定為允許

  • 選項 2 — 以下之一：

    • 管理 ML 部署使用者權限透過 User Default 或自訂安全性角色設定為允許

    • 管理 ML 實驗和部署管理員權限透過自訂安全性角色設定為允許

    • 核准或拒絕 ML 模型管理員權限透過自訂安全性角色設定為允許

• ML 部署空間中所需的空間角色

  • 對於共用空間中的部署，請執行下列其中一項：

    • (空間的) 擁有者

    • 可以管理

    • 可以編輯

  • 對於受管理空間中的部署，請執行下列其中一項：

    • (空間的) 擁有者

    • 可以管理

如需有關模型核准的詳細資訊，請參閱 核准已部署的模型。