Advanced Analytics 分析來源

有許多機器學習平台可供開發人員在雲端中建置、訓練和部署機器學習模型。

要連線到通用模型，您必須建立自己的模型，並將其部署到所選取的 AI/機器學習平台上的端點。此端點必須可由 Qlik Cloud 公開存取。

限制

• Advanced Analytics 連接器限制為每個請求 200k 列。依預設，請求會以 2k 列批次傳送到端點服務，但這可以在建立連線時進行設定。在需要處理更多列的狀況下，使用資料載入指令碼中的 Loop 來批次處理更多列。

• 在定期重新載入應用程式的情況下，最佳做法是使用 QVD 檔案快取機器學習預測，並且只將新列傳送到端點。這將提升 Qlik Sense 應用程式重新載入的效能，並減少模型端點上的負載。

• 已部署模型的 服務上的可用資源會影響和限制 Qlik Sense 重新載入和圖表回應的效能。

• 在圖表運算式中使用 Advanced Analytics 時，建議提供欄位的資料類型，因為模型需要以正確的字串/數字格式處理這些資料類型。圖表運算式中伺服器端擴充有一個限制，也就是資料類型不會像在載入指令碼中那樣自動偵測。

• 如果您使用的是相對連線名稱，並且您決定將應用程式從一個共用空間移動到另一個共用空間，或者您將應用程式從一個共用空間移動到您的私人空間，則更新分析連線以反映新的空間位置需要一些時間。