Integrare Oracle Analytics con Oracle Cloud Infrastructure Language
Integrare Oracle Analytics con Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Language per generare l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale senza bisogno di competenze di data scientist. Ad esempio, con i dati dei clienti, è possibile eseguire l'analisi del sentiment per analizzare le recensioni che i clienti hanno digitato in un portale di feedback.
Prerequisiti per l'integrazione dei modelli OCI Language in Oracle Analytics
Per integrare OCI Language con Oracle Analytics sono necessari i prerequisiti riportati di seguito.
- Creare una connessione tra l'istanza Oracle Analytics e il servizio OCI: vedere Creare una connessione alla tenancy dell'infrastruttura Oracle Cloud.
Criteri necessari per integrare OCI Language con Oracle Analytics
Per integrare Oracle Analytics con OCI Language, accertarsi di disporre dei criteri di sicurezza richiesti.
L'utente OCI specificato nella connessione tra Oracle Analytics Cloud e la tenancy OCI deve disporre delle autorizzazioni di lettura, scrittura ed eliminazione per il compartimento contenente le risorse OCI che si desidera usare. Accertarsi che l'utente OCI appartenga a un gruppo di utenti con i criteri di sicurezza OCI minimi riportati di seguito. Quando ci si connette a una tenancy OCI da Oracle Analytics, è possibile usare una chiave API OCI oppure un principal risorsa.
Nota:
Gli ID Oracle Cloud (OCID) sono identificativi di risorsa utilizzati in OCI.Nota:
Per il principal risorsa, specificare{request.principal.type='analyticsinstance', request.principal.compartment.id='<compartmentA_ocid>'} invece di {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} per includere tutte le istanze di Analytics in compartmentA.Criteri necessari per integrare OCI Language con Oracle Analytics
| Number | Criterio chiave API | Criterio principal risorsa | Scopo |
|---|---|---|---|
| 1 | allow group <group_name> to use ai-service-language-family in compartment <compartment_name> |
allow any-user to use ai-service-language-family in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} |
Fornisce l'accesso al servizio OCI Language. |
| 2 | allow group <group_name> to manage ai-service-language-job in compartment <compartment_name> |
allow any-user to manage ai-service-language-job in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} |
Fornisce l'accesso con privilegio di gestione alla risorsa secondaria JOBS Language per l'elaborazione asincrona. |
| 3 | allow group <group_name> to read buckets in compartment <compartment_name> |
allow any-user to read buckets in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} |
Fornisce l'accesso ai dettagli del bucket. |
| 4 | allow group <group_name> to manage objects in compartment <compartment_name> where target.bucket.name='<staging_bucket_name>' |
allow any-user to manage objects in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>', target.bucket.name='<staging_bucket_name>'} |
Fornisce l'accesso con privilegi di lettura, scrittura ed eliminazione agli oggetti nel bucket intermedio. |
| 5 | allow group <group_name> to read objectstorage-namespaces in compartment <compartment_name> |
allow any-user to read objectstorage-namespaces in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} |
Fornisce l'accesso allo spazio di nomi nello storage degli oggetti. Utilizzato a scopo di convalida. |
| Criterio | Scopo |
|---|---|
allow dynamic-group <dynamic_group> to manage objects in compartment <compartment_name> |
Fornisce l'accesso alla risorsa secondaria degli oggetti in un compartimento specifico. |
Rendere disponibile un modello OCI Language in Oracle Analytics
Prima di poter utilizzare i modelli di Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Language per analizzare i dati, è necessario registrarli in Oracle Analytics.
- Riconoscimento delle entità denominate personalizzato (utilizza le API asincrone)
- Classificazione testo personalizzata (utilizza le API asincrone)
- Estrazione frase chiave
- Rilevamento della lingua
- Riconoscimento delle entità denominate
- Informazioni di identificazione personale
- Analisi sentiment
- Classificazione testo
Oracle Analytics supporta i modelli personalizzati per Riconoscimento delle entità denominate e Classificazione testo, ma non per gli altri modelli OCI Language.
- Nella finestra di dialogo Seleziona un modello, passare al compartimento in cui risiede il modello AI Language.
Se si sta registrando un modello AI Language personalizzato, è necessario fornire sia un bucket intermedio che un endpoint dedicato. - Selezionare il modello che si desidera rendere disponibile in Oracle Analytics.
- Se si sta registrando un modello preparato in precedenza, selezionare il compartimento del bucket intermedio per il modello.
- Se si sta registrando un modello personalizzato, selezionare il bucket intermedio e l'endpoint del modello per il modello.
- Se si sta registrando un modello preparato in precedenza, selezionare il compartimento del bucket intermedio per il modello.
- Opzionale: Per verificare se la registrazione del modello è riuscita, nella Home page fare clic su Navigator
, quindi fare clic su Modelli, infine fare clic su Machine Learning per visualizzare i modelli registrati e verificare che il modello è stato registrato correttamente. Fare clic su Ispeziona per controllare di aver configurato correttamente il modello.
