适用场景

1、模型已经训练好并发布为服务，用户希望模型能定期更新

2、模型的训练数据能定期更新

功能入口

进入模型自学习界面可模型自学习自定义并可以设置定时任务，如下：

模型自学习示例

以房价预测为例：

1、打开房价预测实验实例。

2、运行示例，运行成功后，右键训练节点，保存模型。

设置模型名称，点击确定后，可以在已训练模型目录下看到保存的模型。

保存当前实验，用于后续的模型自学习。

3、此时还无法设置模型自学习，因为创建模型自学习还需要指定服务和模型。

接下来，基于当前的模型自学习实验，另存一份，用于进行服务发布。

4、编辑用于服务发布的实验。

4.1、将线性回归、训练、拆分节点使用已经训练好的房价预测模型代替；

更改前：  更改后：

4.2、将示例数据源使用服务输入节点代替；

4.2.1、运行示例数据源

4.2.2、拖入服务输入节点并设置

注意：这里会自动检测当前实验里面的已经运行成功的数据源节点，可以指定输出数据，不用手动输入。确定后即可完成服务输入的设置。

4.2.3、删除示例数据源，并将服务输入连接到下游节点。

3、添加服务输出节点，并将预测节点结果输出到服务输出节点；

4.4、删除其他无关的节点。

4.5、运行，发布服务。

这里先选择新增服务，设置服务名后点击确认。发布成功后会自动跳转到如下界面，可以在当前界面编辑服务信息，测试服务。

温馨提示：发布结束后，不建议删除用于服务发布的实验，因为如果需要后期更新实验，可以拿到对应的实验进行更新覆盖。

5、回到原本的模型自学习实验。设置模型自学习。

最后，设置定时任务即可。