模型在线部署

模型训练完成后，可将该模型进行在线部署，对外提供模型服务，进行模型应用。

可视化实验部署

步骤一：在实验编辑窗口，点击模型在线部署按钮，进入模型部署流程。

步骤二：选择模型部署类型，有2种方式：新建模型服务、增加已有模型服务版本。

部署完成后，系统会给出该模型的调用地址，可通过API进行后续的模型调用。

步骤一：在Notebook中，加入模型部署代码，不同类型的模型有不同的函数，以Python模型示例：

from  XX import

步骤二：在Notebook编辑窗口中，点击模型在线部署按钮，进入模型流程。
步骤三：选择模型部署类型，与可视化实验部署方式一致。
步骤四：部署完成后，系统会给出该模型的调用地址，可通过API进行后续的模型调用。

模型调用时，需先获得模型调用地址、模型入参，之后开始模型调用，此次示例以POSTMAN演示。
步骤一：：在"算法实验-模型"页面，点击具体模型，点击模型属性，查看模型的调用地址与特征列，特征列即为模型的入参。

步骤二：：打开POSTMAN，填写模型调用地址、入参；
模型请求方式：POST
数据请求与返回格式：Json

步骤三：：点击发送请求按钮，查看模型返回结果

至此，模型部署后，可进行后续的模型应用，模型业务化。