Execution Context
模型审批流程是企业模型注册库中的一个关键机制，用于防止未经授权或未经验证的模型进入生产环境。它协调一个多阶段的评审流程，其中机器学习管理员定义模型的可用性标准，包括性能基准、安全审计和合规性检查。通过将自动化验证脚本与人工审查相结合，该流程确保只有经过验证的产物才能被推广到计算集群，从而降低将未经测试或可能存在风险的机器学习模型部署到生产系统所带来的风险。
当模型产物被标记为待推广时，该流程启动，触发自动审计，以验证其是否符合机器学习管理员制定的预定义治理策略和技术规范。
随后，工作流程会将模型送至评审队列，由指定的利益相关者对文档、测试结果和风险评估进行评估，以决定是否正式批准或要求进行改进。
在授权人员成功验证并签署后，系统将自动更新注册状态，并将已批准的模型部署到目标计算基础设施。
Operating Checklist
发起推广请求，并附带相关的模型文件和元数据信息。
执行针对安全性和性能指标的自动化验证检查。
提交模型，由指定的治理委员会成员进行人工审核。
批准最终版本，并将相关产物转入可用于生产的状态。
Integration Surfaces
治理策略引擎
在审批流程的初始阶段，该系统强制执行与模型版本控制、安全头部以及数据隐私相关的静态规则。
机器学习管理仪表盘
提供对待审批事项的实时可见性，包括审批状态、拒绝原因，并允许管理人员覆盖自动化决策或加快对时间敏感事项的审核。
审计日志存储库
维护所有评估步骤、利益相关者互动以及最终审批时间戳的不可更改记录，以满足监管合规要求并支持法证分析。
