---
sourceDocument: Xanadu AI 활성화
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ko-KR/xanadu/intelligent-experiences

 Release :

    - xanadu

ft:locale :

    - ko-KR

ft:publication_title :

    - Xanadu AI 활성화

ft:clusterId :

    - platai

bundleId :

    - platai

workflow :

    - Platform


---

# 교육된 솔루션을 프로덕션으로 내보내기

# 교육된 솔루션을 프로덕션으로 내보내기 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Xanadu
* 
* 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 1분

비프로덕션 인스턴스에서 반복적으로 ML 솔루션을 구체화하고 테스트한 다음, 업데이트 세트를 사용하여 프로덕션 인스턴스로 변경 사항을 익스포트합니다. 이 방법은 라이브 프로덕션 인스턴스에서 솔루션을 재교육할 때의 위험을 완화합니다.

## 시작하기 전에

테스트 인스턴스에서 테스트하기 전에 프로덕션 인스턴스에서 최근에 복제된 데이터를 호스팅하여 프로덕션 인스턴스에서 교육한 솔루션이 프로덕션으로 익스포트할 때 유효한 상태로 유지되도록 합니다.

필요한 역할: admin 또는 ml_admin

## 이 태스크 정보

변경 사항을 신중하게 계획해야 하며, 업데이트 세트는 버전 번호가 아닌 시스템 ID \[sys-id\]를 기준으로 기록과 일치한다는 점을 기억하십시오. 솔루션을 인스턴스로 이동하면 때때로 예측할 수 없는 결과가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제가 발생하면 솔루션당 5분이 걸리는 솔루션을 다시 학습합니다. 업데이트 세트에 대한 자세한 내용은 [시스템 업데이트 세트를](https://www.servicenow.com/docs/access?context=system-update-sets&version=xanadu&pubname=xanadu-application-development&ft:locale=en-US) 참조하십시오.

## 프로시저

1. 다음으로 이동 모두예측 인텔리전스분류솔루션 정의 또는 예측 인텔리전스유사성솔루션 정의.
2. 교육된 ML 솔루션 정의 기록의 이름을 클릭하여 엽니다.
3. 관련 링크 섹션에서 현재 업데이트 세트에 솔루션 추가를 클릭합니다.
4. 업데이트를 클릭합니다.

## 결과

솔루션 정의, 템플릿 기록 및 예측 모델 통계와 같은 교육된 ML 솔루션 아티팩트가 현재 업데이트 세트에 추가됩니다.

## 다음에 수행할 작업

솔루션 테스트의 어느 단계에 있느냐에 따라, 추가 테스트를 위해 또 다른 비프로덕션 인스턴스로 업데이트 세트를 익스포트하거나 프로덕션으로 익스포트할 일정을 예약합니다.  
주:  
유사성 솔루션을 익스포트한 후 해당 ML 솔루션 정의 양식의 관련 링크 섹션에서 유사성 창 새로 고침(솔루션 임포트 후 필요) 을 클릭합니다.

