本章節為您介紹在Designer訓練得到模型後，如何做生產化部署對新資料進行預測。
背景資訊
部署模型主要是為了使用模型來進行新資料的預測。按照新資料的預測時效要求，預測任務分為兩類：離線預測和線上預測。對於兩類需求，在Designer中都提供了對應的操作流程支援。
離線預測
在Designer中，使用預測組件進行批量預測，並支援將預測工作流程提交到DataWorks進行周期性調度。詳情見離線批量預測。
線上預測
Designer中訓練獲得的PMML、AlinkModel或XGBoost格式的模型檔案，在產品功能上支援一鍵快速部署為線上服務；部分PS格式的模型，需要模型匯出處理後再部署為線上服務。詳情見單模型部署線上服務。
對於Alink類型的演算法組件，Designer支援將一個包含資料預先處理、特徵工程、模型預測的離線資料處理pipeline，打包成一個離線模型，並一鍵部署至EAS變成線上服務。詳情見Pipeline部署線上服務。
支援在Designer模型產出的組件下遊接入更新EAS服務元件，來更新線上服務。並支援將工作流程提交到DataWorks進行周期性調度。詳情見線上模型服務定時自動更新。