批准已部署的模型
在 ML 部署中的模型可以生成预测之前，它需要由具有足够权限的人激活。当一个模型被激活时，所有使用该模型的 ML 部署都会被激活以进行预测。
可以根据需要激活和停用模型，以帮助您的组织优化 Qlik Cloud 订阅的使用。激活和停用模型的过程称为模型审批。
管理员指南
本帮助主题描述了没有任何管理员权限的用户的模型审批过程。有关管理员模型审批的信息，包括模型审批者权限的分配，请参阅以管理员身份处理模型审批。
关于模型审批
模型审批允许用户和管理员控制 Qlik Cloud 订阅中为进行预测而激活的已部署模型的数量。模型审批允许用户和管理员控制 Qlik Cloud 订阅中为进行预测而激活的已部署模型的数量。通过模型审批，用户和管理员可以激活或停用模型，并相应地分配模型审批权限。这样就能更有效地使用订阅。
模型审批状态
部署模型的审批状态指示它是否可用于进行预测。部署的模型在给定时间可能处于以下状态之一：
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活动：模型已激活，能够生成预测。
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不活动：模型已停用，无法生成预测。
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已请求：已请求批准该模型，但尚未批准。 当模型处于已请求状态时，它将不计入订阅所允许的已部署模型的总数。
打开 ML 部署时，界面顶部显示模型审批状态。
打开 ML 部署时，界面顶部显示模型审批状态。在这种情况下，部署中的模型是激活的，这意味着它可以用于预测。
以用户身份激活和停用 模型
执行以下操作：
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打开 ML 部署。
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在界面顶部，使用切换开关将模型更改为激活或未激活。
有关管理员的同等程序，请参阅以管理员身份激活和停用模型。
如何知道是否可以激活和停用模型
您批准和拒绝模型的能力取决于租户管理员分配给您的权限。有关详细信息，请参阅方法和要求。
如果您能够激活和停用预测模型，那么当您打开 ML 部署时，您可以在界面顶部看到切换开关。此切换开关允许您激活或停用源模型的预测。您还可以查看订阅当前激活模型的容量。
ML 部署界面顶部显示模型审批状态，并提供切换开关。
如果您无法激活或停用模型进行预测，您仍然可以在界面顶部看到源模型的审批状态。但是，您无法更改此状态。
ML 部署界面顶部显示模型审批状态，并不提供切换开关。
用例
模型批准的主要优势是允许更有效地使用 Qlik Cloud 订阅。如果需要，您的组织还可以使用模型审批来确保所部署模型的最佳质量。例如，您可以为选定数量的用户分配模型审批权限，并限制其他用户的模型审批。这些模型审批人可以强制执行质量保证，以帮助您的组织生成更准确可靠的预测。
停用已部署的模型是删除使用它的 ML 部署的替代方法。停用模型时，它不会被计为 Qlik Cloud 订阅中可用的已部署模型。这使您能够更有效地使用租户为部署的模型分配的容量。例如，您可以停用过时的模型，直到新的训练数据可用，允许其他用户在有能力的情况下运行其他模型的预测。
方法和要求
ML 部署中的模型需要经过批准才能生成预测。模型审批可由用户和管理员执行。
| 批准方法 | 进行批准的位置 | 所需的权限 |
|---|---|---|
| 用户 | ML 部署 |
以下全部：
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| 管理员 | 管理 活动中心 |
以下其中一项：
|
模型审批的用户方法
ML 部署中的模型需要经过批准才能生成预测。
模型审批的管理员方法
管理员从 管理 活动中心的 AutoML 部分激活或停用模型。
模型审批权限
本部分概述了激活和停用模型所需的权限。通过编辑 User Default 角色和分配自定义角色来控制模型审批权限。
有关如何分配权限的更多信息，请参阅：
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用户和管理员的角色和权限（基于用户的订阅）
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用户和管理员的角色和权限（基于容量的订阅）
有关 Qlik Cloud 中可用权限的详细信息，请参阅：
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User Default和自定义角色中的权限（基于用户的订阅）
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User Default和自定义角色中的权限（基于容量的订阅）
用户模型审批者权限
批准和拒绝 AutoML 模型权限控制用户从 ML 部署界面激活和停用模型的能力。批准和拒绝 AutoML 模型管理员权限也控制此功能。
空间角色进一步控制用户执行模型审批操作的能力。要从 ML 部署中激活和停用模型，用户需要：
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共享空间：ML 部署所在空间中的所有者、可以管理或可以编辑角色。
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托管空间：ML 部署所在空间中的所有者或可以管理角色。
管理员模型审批人可以从他们具有上述适用空间角色的任何 ML 部署中激活和停用模型。要在另一个用户的个人空间中激活和停用 ML 部署中使用的模型，管理员模型审批人需要使用 管理 活动中心。
管理员模型审批人权限
批准或拒绝 AutoML 模型管理员权限的值为允许，让用户能够激活和停用模型。此权限允许您从 管理 活动中心以及 ML 部署界面（如果您有相应的空间角色）执行这些操作。
所有租户管理员还可以从 管理 活动中心激活和停用任何模型。
工作流
本节概述了一个示例工作流，可用于充分利用模型审批。
步骤 1：用户部署模型
当模型首次部署 ML 部署中时，它会进入已请求审批状态。这意味着模型在 管理 活动中心可见，管理员可以批准或拒绝它。任何打开 ML 部署的用户都会收到一条通知，让他们知道模型需要经过批准才能生成预测。
步骤 2：批准或拒绝模型
用户或管理员需要激活模型才能进行预测。如果决定不允许模型生成预测，管理员审批人可以将其设置为非活动，或者可以将其保持在已请求状态，直到需要批准为止。
当 ML 部署中的源模型获得批准并能够生成预测时，它具有活动状态。当 ML 部署中的源模型被停用，无法进行预测时，它将处于非活动状态。
步骤 3：模型状态随时间变化
随着时间的推移，一个模型可能会被其他模型替换，或者租户可能需要停用一些模型以允许其他模型进行预测。这可能是一个临时解决方案，可以更有效地使用订阅中包含的已部署模型，或者如果您只想保留模型作为参考，它可能是永久性的。