部署上线

部署上线操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。

在“模型训练”页签中，待训练状态变为“运行成功”，单击版本管理区域中的“部署”。
图1 部署操作
在弹出的“部署”对话框中，选择部署上线使用的“资源规格”，然后单击“确定”开始将模型部署上线为在线服务。
- “计算节点规格”：。
- “计算节点个数”：默认为1，且不能修改。
- “是否自动停止”：启用该参数并设置时间后，服务将在指定时间后自动停止。如果不启用此参数，在线服务将一直运行，同时一直收费，自动停止功能可以帮您避免产生不必要的费用。默认开启自动停止功能，且默认值为“1小时后”。
  目前支持设置为“1小时后”、“2小时后”、“4小时后”、“6小时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式，可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。
图2 部署上线
启动部署上线后，可以在“部署上线”界面查看模型部署上线的状态。
部署上线将耗费较多时间，请您耐心等待。当“部署上线”页签版本管理区域的状态由“部署中”变更为“运行中”，部署完成。

在自动学习界面中，仅支持将训练后的模型部署为在线服务，如果需要部署为“批量服务”或“边缘服务”，请参见自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？。

服务测试

您可以在“部署上线”页面，选择对应的服务类型，例如自动学习预测分析项目默认将服务部署为在线服务，进入“在线服务”页面，单击目标服务“操作”列的“预测”，进行服务测试，测试方法和下方陈述操作步骤一致。具体操作请参见测试服务。
您也可以通过调用代码对服务进行测试，根据部署服务类型的不同，具体操作详情参见访问在线服务。

下面的测试，是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。

模型部署完成后，您可输入代码进行测试。在“自动学习”页面，选择目标项目，进入“部署上线”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”的“代码”区域，输入调试代码。

单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“返回结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签，重新进行模型训练及部署上线。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务，操作指导请参见“访问在线服务”。

输入代码：attr_1~attr_4为输入的预测数据，其中在“数据标注”中，选择的标注列为attr_5，即attr_5为需要预测的目标列，输入数据中不再需要填写。

          
               {
    "data": {
        "req_data": [{
            "attr_1": 5.1,
            "attr_2": 3.5,
            "attr_3": 1.4,
            "attr_4": 0.2
        }]
    }
}