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Pruebe Multicloud ModelOps

Empiece a utilizar la nube de forma gratuita

¿Qué es Multicloud ModelOps? ¿Por qué ahora?

Para 2023, el 70 % de las cargas de trabajo de IA utilizará contenedores de aplicaciones o se creará con un modelo de programación sin servidor para el que se necesita una cultura de DevOps*.

ModelOps es un abordaje de principios para operacionalizar un modelo en aplicaciones. ModelOps sincroniza cadencias entre la aplicación y pipelines de modelo. Con Multicloud ModelOps puede optimizar sus inversiones en ciencia de datos e IA mediante datos, modelos y recursos desde el borde hasta el núcleo y la nube.

Multicloud ModelOps cubre los ciclos de vida de punta a punta para optimizar el uso de modelos y aplicaciones entre nubes, dirigiéndose a modelos de machine learning, modelos de optimización y otros modelos operativos para integrar con integración continua e implementación continua (CICD). IBM Cloud Pak™ for Data utiliza IBM® Watson Studio, Watson Machine Learning y Watson OpenScale como la plataforma ideal para crear la práctica de Multicloud ModelOps.

Ventajas de Multicloud ModelOps

Automatice la gestión del ciclo de vida de IA

Acelere el desarrollo del modelo de IA de punta a punta. Acelere el tiempo de obtención de valor a la empresa al empoderar y volver a capacitar a sus equipos.

Conozca AutoAI (enlace externo a IBM)

Acelere la obtención de resultados de IA

Vincule el rendimiento de modelo a los KPI de negocios. Utilice los modelos de IA entre nubes. Elija entre varias nubes para el aprendizaje y la inferencia de IA.

Genere IA con base en los resultados

Supervise la equidad y mitigue la desviación del modelo

Explique cómo se derivan los modelos. Mida la equidad y ayude a corregir la desviación de referencia deseada.

Gestione modelos de IA (00:58)

Prepare la IA para DevOps

En tan sólo minutos seleccione los modelos de mejor rendimiento para aplicaciones nativas en la nube. Haga el seguimiento de estadísticas de uso y gestione el modelo de uso.

Vea la infografía (PDF, 610 KB)

Optimice la economía del modelo de nube e IA

Aproveche el potencial de la IA de multinube en sus negocios. Utilice modelos de consumo flexibles.

Lea el informe de ESG

Simplifique la incorporación

Unifique los datos, el talento y las herramientas. Prediga y optimice los resultados con la ciencia de datos visual y una interfaz de lenguaje natural.

Vea el folleto (PDF, 1,8 MB)

Características de Multicloud ModelOps

Genere una tabla de clasificación de pipeline de modelo

Prepare datos automáticamente, seleccione modelos, realice ingeniería de funcionalidades y optimice los hiperparámetros.

Encuentre modelos de alto rendimiento ahora

Supervise modelos de machine learning con Watson OpenScale

Vea posibles sesgos de modelo, descubra cómo mitigarlos y explique los resultados.

Realice un tour de 30 minutos

Examine y elimine el sesgo de modelos

Genere un punto final de modelo sin sesgos y muestre la explicación. Detecte inconsistencias de datos que conducen a la desviación del modelo.

Obtenga una experiencia práctica con Watson OpenScale

Utilice funciones de implementación de modelos con aplicaciones

Procese los datos antes de pasarlos a los modelos, realice el manejo de errores e incluya llamadas a modelos múltiples.

Vea cómo implementar funciones

Mezcle y combine nubes para crear e implementar modelos

Implemente y lleve modelos a prácticamente cualquier lugar. Cree su propia nube preparada para IA mediante x86, IBM Cloud Pak for Data y el sistema IBM Power.

Empiece en pocas horas

Cree, ejecute y gestione modelos en una interfaz unificada

Prepare datos, cree modelos y mida resultados. Mejore continuamente los modelos con un ciclo de retroalimentación.

Obtenga ahora una ruta de aprendizaje

Novedades en los modelos multinube

Webinar bajo demanda: Sincronice DevOps e IA

Descubra por qué el 63 % de las empresas adoptaron DevOps y el 33 % de ellas incluyen equipos de ciencia de datos para aplicaciones con base en IA.

Webinar: Póngase al día en ModelOps (enlace externo a IBM)

451 Research: IA y ModelOps con automatización inteligente

Obtenga información y consejos pragmáticos de los pioneros de la IA sobre cómo crear modelos en el entorno de multinube.

Regístrese para leer el informe 451

Cree, ejecute y gestione modelos en una plataforma unificada de datos e IA

Prepare datos, cree modelos y mida resultados. Mejore continuamente los modelos y utilícelos para sus aplicaciones.

Empiece con machine learning ahora

Vea lo que puede hacer dentro de IBM Data Science Multicloud ModelOps

Captura de pantalla de visualización de mantenimiento preventivo

Compare modelos con KPI.

Captura de pantalla en la que se muestran datos de nivel de confianza

Vea las explicaciones detrás de los resultados de IA.

Captura de pantalla de la función de mantenimiento inteligente

Prepare automáticamente datos, diseñe funcionalidades, optimice parámetros y genere una tabla de clasificación de modelos.

Captura de pantalla en la que se muestra un desvío en el Modelo de Riesgo de Crédito Alemán

Detecte y corrija las desviaciones del modelo en producción.

Compare modelos con KPI.

Vea las explicaciones detrás de los resultados de IA.

Prepare automáticamente datos, diseñe funcionalidades, optimice parámetros y genere una tabla de clasificación de modelos.

Detecte y corrija las desviaciones del modelo en producción.

Tabla de comparación

	Modelos multinube	ModelOps tradicionales
Soporte multinube
Ciclo de vida de IA automatizado
Supervisión de KPI de negocios
Explicabilidad y eliminación de sesgos
Dirección y medición de desviación
Implementación mediante un clic con CICD
Gestión de modelos y comentarios
Refinería de datos avanzada
Preparación de datos

Explore IBM Watson Studio para IBM Cloud Pak for Data

Nota a pie de página

*Fuente: Gartner. Chirag Dekate, et al. Predicts 2019: Artificial Intelligence Core Technologies, noviembre de 2018 (enlace externo a IBM)

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