模型預測及部署
在Designer訓練得到模型后，通常需要對新數據進行預測。按照新數據的預測時效要求，預測任務分為離線預測和在線預測兩類。
離線預測
在Designer中，可以直接將訓練獲得的模型和測試數據集接入預測組件進行批量預測。并支持將預測工作流提交到DataWorks進行周期性調度，實現定時自動預測，詳情請參見離線批量預測。
在線預測
Designer工作流運行成功后，您可以將訓練獲得的PMML、AlinkModel或XGBoost格式的模型文件，一鍵快速部署為EAS在線服務。您也可以手動導出訓練獲得的PMML模型文件，并部署為EAS在線服務。部分PS格式的模型，需要將模型導出處理后再手動部署為EAS在線服務。
對于Alink類型的算法組件，Designer支持將一個包含數據預處理、特征工程、模型預測的鏈路，打包成pipeline模型，并一鍵部署至EAS變成在線服務。