# 创建实时预测

使用您的 ML 部署来预测新数据的未来结果。您可以使用[机器学习 API](https://qlik.dev/apis/rest/ml/)中的实时预测端点创建实时预测。

可以实时进行预测，例如在结账时实时决定客户折扣。生成预测后，您可以将预测性洞察加载到 Qlik Sense 应用程序中。这使您能够可视化数据并与之交互，并创建假设场景。

信息注释

实时预测 API 被弃用，并被[机器学习 API](https://qlik.dev/apis/rest/ml/)中的实时预测端点所取代。功能本身并没有被弃用。对于未来的实时预测，请使用机器学习 API中的实时预测端点。如需从实时预测 API 迁移到机器学习 API的帮助，请参阅[Qlik Cloud开发者门户上的迁移指南](https://qlik.dev/apis/rest/automl-deployments/#migrate-from-the-automl-real-time-predictions-api-to-the-machine-learning-api)。

## 通过 API 创建实时预测

ML 部署界面中的实时预测窗格允许您访问机器学习 API 中的实时预测端点。如果部署中的默认模型已激活，并且您拥有实时预测所需的权限，则此窗格可见。

实时预测端点是 Qlik Predict 与 Qlik Cloud 中的其他功能（包括 Qlik Sense 和自动化，以及外部应用程序）之间的双向通信。可以使用端点以编程方式进行预测，方法是将数据传递给模型并实时检索预测结果。

实时预测窗格

实时预测窗格

实时预测窗格 ![实时预测窗格。](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml_realtime-predictions.png)

执行以下操作：

1. 在 ML 部署中打开实时预测窗格。

2. 使用复制按钮将适用的 URL 或 JSON 复制到剪贴板（有关选择使用哪个别名的信息，请参阅[在实时预测中使用模型别名](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-real-time-predictions.htm#AliasPredictions)）。

3. 将对机器学习 API 的调用合并到您自己的应用程序中，或者使用所需的工具手动调用 API。

   有关机器学习 API 的实时端点规范，请参阅[在同步请求/响应中生成预测](https://qlik.dev/apis/rest/ml/#post-v1-ml-deployments-deploymentId-realtime-predictions-actions-run)。

有关机器学习 API 的更多一般信息，请参阅[机器学习 API](https://qlik.dev/apis/rest/ml/)。

## 实时预测要求

* 需要 API 密钥才能使用实时预测端点。用户必须在租户中拥有管理 API 密钥权限，才能生成 API 密钥。请参阅[生成和管理 API 密钥](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-generate-api-keys.htm#Generating)。

* 必须激活您正在使用的 ML 部署的源模型才能进行预测。有关更多信息，请参阅：

  * [批准已部署的模型](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/approve-models.htm)

  * [以管理员身份处理模型审批](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-approve-models-admin.htm)

* 您需要正确的权限才能使用 ML 部署和预测。有关更多信息，请参阅[要求和权限](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-predictions.htm#Requirements)。

## 在实时预测中使用模型别名

您可以将多个模型添加到 ML 部署中。ML 部署中使用了别名系统，以允许动态交换模型以用于预测。有关更多信息，请参阅[在 ML 部署中使用多个模型](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-deployment-available-models.htm)。

复制 URL 或 JSON 时，可以使用以下选项：

* 默认预测：使用此选项从 ML 部署中的默认别名生成预测。

* 别名预测：当您想从添加到 ML 部署中的任何其他别名生成预测时，请使用此选项。使用下拉菜单选择别名，然后复制 URL 或 JSON。

## 查看数据漂移和预测事件详细信息

运行实时预测后，打开 ML 部署并浏览操作监控和数据漂移监控窗格。在这些视图中，您可以评估：

* 预测中涉及的每个特性的数据漂移水平。在发送到 Qlik Predict 实时预测 API 的数据和训练数据集之间进行比较。

* 关于预测事件的详细信息，例如它是成功还是失败，以及它生成了多少预测。

有关更多信息，请参阅：

* [监控已部署模型的运行情况](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/monitor-model-operations.htm)

* [监控已部署模型中的数据漂移](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/monitor-drift.htm)