让人工参与流程
为高风险模型增加审批步骤
让人工参与流程 是 CoddyKit 上的免费 MLOps Academy 课时。 这是第 4 节课，共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 MLOps Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 MLOps Academy 课程共包含 4 节课。
自动化有其局限
完全自动提升在模型影响资金、安全或人员之前都很理想。对于高风险场景，在发布任何内容之前，都应让人工人员参与决策。
人工参与
人工参与是指由人员审查并批准关键步骤。流水线会暂停，等待明确的同意。
为什么要暂停等待批准
指标无法涵盖背景信息：公平性、法律风险或奇怪的边缘情况。审查人员可以补充判断，而单纯的阈值检查无法做到这一点。
审批关卡
您可以在评估之后、上线之前插入一个手动审批步骤。在有人签字确认之前，任何内容都不会进入生产环境。
暂停 DAG 以等待
在 Airflow 中，您可以暂停一次运行，直到人工采取行动。这个传感器会等待外部审批信号，然后再继续。
wait = ExternalTaskSensor(
task_id="await_approval",
external_task_id="human_signed_off")为审查人员提供证据
向审查人员展示指标、漂移报告和样本预测结果。良好的背景信息能让审批从猜测变成真正的决策。
让拒绝变得容易
审查人员必须能够说“不”，并且让流水线干净地回滚。拒绝应该是一种一等结果，而且操作成本要低。
设置审批超时
不要让一次运行因为等待某个人而无限期挂起。发生超时时，应安全地使这次运行失败，避免任务悄无声息地停滞不前。
通知正确的人员
需要审批时，通过 Slack 或电子邮件发送提醒。及时的通知可以避免流水线一直等待一个根本没有看到消息的人。
按风险分级
将人工审查留给高风险模型；让低风险模型自动上线。让监督程度与风险相匹配，才能兼顾安全和速度。
记录审批人
每次上线时，都记录审批人、时间和其备注。这条责任追踪记录对于审计和合规至关重要。
快速检查
人工参与的审批步骤通常位于什么位置？
回顾
您加入了监督机制：评估之后的审批关卡、为审查人员提供丰富的背景信息、超时机制、通知以及经过记录的签字确认。安全的部分自动化，有风险的部分进行审查。✅
用 AI 导师学习 Python — 免费
在浏览器中编写并运行真实代码，获得全天候 AI 导师的即时帮助，并在网页或应用中继续学习。
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常见问题解答
「让人工参与流程」课时是免费的吗？
是的 — 「让人工参与流程」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 MLOps Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 MLOps Academy 课程共包含 4 节课。
「让人工参与流程」这节课中我会学到什么？
为高风险模型增加审批步骤 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 MLOps Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 MLOps Academy 需要有经验吗？
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 MLOps Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 4 节课，共 4 节。
「让人工参与流程」课时需要多长时间？
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 MLOps Academy 课中编写并运行代码吗？
能。每节 MLOps Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。