使用 ML 部署
在训练和完善模型之后，您可以部署模型进行预测。
ML 部署可以在个人空间、共享空间和托管空间中创建。
工作流
以下步骤是如何使用 ML 部署和预测的示例。
- 部署您的模型
部署要用于进行预测的模型。
- 让您的模型获得批准
在使用 ML 部署进行预测之前，需要激活源模型以进行预测。模型审批可以由具有特定权限的用户和管理员执行。
- 进行预测
对数据集进行手动或计划预测或使用预测 API。
- 可视化预测性见解
将生成的预测数据加载到应用程序中并创建可视化效果。
- 使用假设情景探索数据
将预测 API 集成到应用程序中，以获得实时预测。这允许您通过更改特性值并获得新值的预测结果来尝试假设情景。记录通过 API 传递给 ML部署，并实时接收响应。例如，如果我们改变计划类型或增加基本费用，客户流失的风险会如何？
- 采取行动
分析预测性见解和情景，找出应采取的行动。Qlik 应用程序自动化 帮助您自动化操作，并为机器学习用例提供特定模板。有关自动化的更多信息，请参阅Qlik 应用程序自动化。 （仅提供英文版本）
要求和权限
该部分列出了使用 ML 部署的用户需求，以及您对这些需求的预测
ML 部署
要使用 ML 部署，您需要：
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专业或 Full User 授权
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查看和创建 ML 部署：Automl Deployment Contributor 或 Automl Experiment Contributor 安全角色
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编辑和删除 ML 部署：Automl Deployment Contributor 安全角色
ML 部署所在空间中的必需角色。
有关更多信息，请参阅：
预测
要创建、编辑和删除预测配置，您需要：
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专业或 Full User 授权
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Automl Deployment Contributor 安全角色
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ML 部署所在空间中的必需角色。
预测可按批量预测（来自预测配置）或实时预测的形式运行。您也可以使用 Qlik AutoML 连接器运行预测。
要使用这些方法中的任何一种运行预测，您需要：
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Automl Deployment Contributor 安全角色
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ML 部署所在空间中的必需角色：
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共享空间：具有 专业或 Full User 授权 的用户需要具备空间中的所有者、可以管理、可以编辑或可以使用数据角色。具有 分析师授权 的用户需要具备空间中的所有者或可以使用数据角色。
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受管空间：具有 专业或 Full User 授权 的用户需要具备空间中的所有者、可以管理或可以使用数据角色。具有 分析师授权 的用户需要具备空间中的所有者或可以使用数据角色。
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对于使用 AutoML 用户界面配置的计划预测，还存在对预测配置的所有者的要求。请参阅： 预测配置所有权
从 Qlik AutoML 用户界面生成的预测被创建为数据集。因此，在 Qlik Cloud中使用数据源的相同要求也适用于使用该预测输出（例如在 Qlik Sense 应用程序中使用它）。您必须具 Private Analytics Content Creator 角色才能在个人空间中创建数据集。
有关更多信息，请参阅：
模型审批
要激活和停用 ML 部署的源部署模型，您需要特定的权限。这些权限因您是作为用户还是管理员执行这些操作而异。有关更多信息，请参阅：